legend是否显示图例 2. 常用图表类型 图表类型描述常用用法 折线图用于显示随时间变化的数据趋势df.plot(kind='line') 柱状图用于显示类别之间的比较数据df.plot(kind='bar') 水平柱状图与柱状图类似,但柱子是水平的df.plot(kind='barh') 直方图用于显示数据的分布(频率分布)df.plot(kind='hist') 散点图用于显示两
plot(legend=False); 设置label的名字 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [118]: df.plot(); In [119]: df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y"); 缩放 画图中如果X轴或者Y轴的数据差异过大,可能会导致图像展示不友好,数值小的部分基本上无法展示,可以传入logy=True进行Y轴的...
series.plot.pie(figsize=(6, 6)) 2. 如果指定subplot =True,则将每个列的饼图绘制为子图。 默认情况下,每个饼图中都会绘制一个图例; 指定legend=False隐藏它。 df = pd.DataFrame( 3 * np.random.rand(4, 2), index=["a", "b", "c", "d"], columns=["x", "y"] ) df.plot.pie(subplot...
通过kind可以设置图形的类型,df.plot()默认绘制折线图,df.plot(kind ='')用于设置各类图形,如下表所示 df.plot()常用参数表 通过kind设置图形类型 注意:若在绘制图形时,对象是Series,那么Series对象的索引自动会设置为x轴,但是不会显示刻度标签 linestyle:设置线的样式(简写:style) marker:设置标记样式 color:设置...
plt.legend()#显示图例 plt.subplot(224) plt.plot(x,y4,label='D',color='g') plt.xtic...
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
在这个例子中,我们创建了一个DataFrame来表示两个商店的水果销售数据。通过设置stacked=True,我们可以创建堆叠条形图。legend参数用于添加图例,bbox_to_anchor和loc参数用于调整图例的位置。 4. 分组条形图 分组条形图用于比较多个类别across不同组。这通常需要使用DataFrame而不是单个Series。
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。 importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt ...
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 ...
plt.legend() is used to change the location of the legend of the plot in Pandas. A legend is nothing but an area of the plot. Plot legends provide