当使用source作为图形的输入时，只允许添加字符串作为指向数据的指针。在您的情况下，请使用 ...
首先，没有必要分配y1和y2对象，因为以后永远不会使用它们。另外，legend=True是默认值。
数据可视化:使用 Pandas 中的 plot() 函数进行数据可视化,例如:pythondata.plot(kind='line', x='date', y='value') # 折线图 data.plot(kind='bar', x='category', y='value') # 柱状图需要注意的是,Pandas 提供了大量的数据处理和分析函数,掌握基本的操作和函数使用方法后,可以根据具体需求选择适合的...
In [62]: df.plot.area(stacked=False); 1. Scatter DataFrame.plot.scatter() 可以创建点图。 In [63]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) In [64]: df.plot.scatter(x="a", y="b"); 1. 2. 3. scatter图还可以带第三个轴: df.plot....
df_days_calories.plot('day','calories') # Alternatively, you can use .set_index # to set the data of each axis as follows: # df_days_calories.set_index('day')['calories'].plot(); 输出: 示例2: 此示例说明了如何创建一个在 y 轴上包含两个变量的线图。要求一名学生按照 1-10 的等级对...
pro = count.div(sum, axis=0) pro 1. 2. 3. 画图 pro.plot(kind='bar', stacked=True) 1. 2. 透视pivot 透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引,然后对指定的列应用聚集函数,是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。
students.plot.scatter(x=score, y=age) plt.title("学生的分数年龄") plt.ylabel("分数") plt.xlabel("年龄") plt.show() 输出结果: 柱状图部分 折线图部分 散点图部分 8.读写word文档 from docx import Document # 创建文件 document = Document() ...
ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') ax.set_title('My Plot') # Show the plot plt.show() In more complex cases (e.g., creating subplots with multiple axes objects), you explicitly pass the desired ax to each plotting function. For instance, when creating a grid of su...
[132]: missing = np.array([4, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 29]) In [133]: ser.iloc[missing] = np.nan In [134]: methods = ["linear", "quadratic", "cubic"] In [135]: df = pd.DataFrame({m: ser.interpolate(method=m) for m in methods}) In [136]: df.plot() Out...
two dull 2 shiny 2 dtype: int64 '''# 按行求和sum= count.sum(axis=1)sum''' a bar 4 foo 7 dtype: int64 ''' 求比例 # 进行相除操作,得出比例pro = count.div(sum, axis=0) pro 画图 pro.plot(kind='bar', stacked=True) 2. 透视pivot ...