Series(list(range(len(df))) df3.plot(x="A", y="B"); 其他图像 plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用。 bar 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.iloc[5].plot(kind="bar"); 多个列的bar...
在Pandas 中,数据可视化功能主要通过DataFrame.plot()和Series.plot()方法实现,这些方法实际上是对 Matplotlib 库的封装,简化了图表的绘制过程。 图表类型描述方法 折线图展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势df.plot(kind='line') 柱状图比较不同类别的数据df.plot(kind='bar') ...
importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplts=pd.Series({16976:2,1:39,2:49,3:187,4:159,5:158,16947:14,16977:1,16948:7,16978:1,16980:1,},name="article_id",)print(s)# Name: article_id, dtype: int64s.plot.bar()plt.show() 上面的代码给出了这个输出。 正如我们所看到的,显示了一个条...
plot函数是pandas中用于数据可视化的一个重要工具,通过plot函数,可以轻松地将DataFrame或Series对象中的数据以图形的形式展示出来。 plot函数支持多种类型的图形,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等,这些不同类型的图形适用于不同的数据分析场景。此外,plot函数还支持通过参数设置来调整图形的样式,如颜色、标签、图例等...
使用Series.plot.area() 或者 DataFrame.plot.area() 可以画出area图。In [60]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])In [61]: df.plot.area();如果不想叠加,可以指定stacked=FalseIn [62]: df.plot.area(stacked=False); ...
在pandas中,无论是series还是dataframe都内置了.plot()方法,可以结合plt.show()进行很方便的画图。 Series.plot() 和 Dataframe.plot()参数 data : Series kind : str ‘line’ : line plot (default) ‘bar’ : vertical bar plot ‘barh’ : horizontal bar plot ...
Series 1)Series的创建 s = Series(a) # a:列表或NumPy数组或字典 2)Series的属性 s.values # 值 s.index # 索引 3)Series的索引 (1) 显式索引(闭区间): s[ key ] # 使用index中的元素作为索引值 s.loc[ key ] # 使用index中的元素作为索引值 ...
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
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1. 概述 这里我们引入需要用到的库,并做一些基础设置。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
1、Series.plot(kind = 'bar') 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。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...