df['column_name'].value_counts().plot(kind='bar')plt.show()# 绘制散点图 sns.scatterplot(x='column_x', y='column_y', data=df)plt.show()8. 处理日期时间 如果你的 CSV 文件中有日期时间格式的数据，可以使用 `parse_dates` 参数自动解析这些字段。# 自动解析日期时间列 df_with_dates = pd...
ylabel='B'># 方式二 # x="A"：使用A列作为X轴 # y="B"：使用B列作为Y轴 df.plot.scatter(...
df.plot.barh() # 横向柱状图 (条形图) df.plot.hist() # 直方图 df.plot.box() # 箱形图 df.plot.kde() # 核密度估计图 df.plot.density() # 同 df.plot.kde() df.plot.area() # 面积图 df.plot.pie() # 饼图 df.plot.scatter() # 散点图 df.plot.hexbin() # 六边形箱体图,或简...
# 创建绘图区域和坐标轴fig,axes=plt.subplots(ncols=1,figsize=(20,10))# 使用pandas 在指定坐标轴内绘图reviews[reviews['price']<100].sample(100).plot.scatter(x='price',y='points',figsize=(14,8),fontsize=16,ax=axes)# 通过坐标轴修改x y 标签内容和字体大小axes.set_xlabel('price',fontdict...
Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以直接在官网文档中进行查询。 环境 Python 3.7.3 Matplotlib 3.1.3 ...
使用plot(kind=’barh’)或者plot.barh()绘制水平柱状图。rot参数设置x标签的旋转角度,alpha设置透明度,align设置对齐位置。 #juzicode.com #vx:桔子code importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt plt.rc('font',family='Youyuan',size='11')#和matplotlib一样指明字体 ...
1、Series.plot(kind = 'bar') Series绘制条形图时,通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
plot方法默认是折线图,而它还支持以下几类图表类型: ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar’ : 柱状图 ‘barh’ : 条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型图 ‘kde’ : 密度图 ‘density’ : 同密度图 ‘area’ : 面积图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’ : 散点图 (DataFrame only) ‘hexbin’ ...
# 创建绘图区域和坐标轴fig,axes=plt.subplots(ncols=1,figsize=(20,10))# 使用pandas 在指定坐标轴内绘图reviews[reviews['price'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price', y='points',figsize=(14,8),fontsize = 16,ax = axes)# 通过坐标轴修改x y 标签内容和字体大小axes.set_xlabel('pric...
DataFrame.plot.pie：绘制饼图pandas.DataFrame.plot.scatter：绘制散点图pandas.plotting.andrews_curves：绘制安德鲁曲线，用于可视化多变量数据pandas.plotting.autocorrelation_plot：绘制时间序列自相关图pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等pandas.plotting.lag_plot：...