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(x="A",y="B") <Axes: xlabel='A', ylabel='B'>7.面积图df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(10,4),columns=list("ABCD")) dfABCD00.0426260.555709
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...
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...
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') 散点图用于显示两个数值变量之间的关系df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2') ...
df.plot() Python 执行上面示例代码,得到以下结果 - 如果索引由日期组成,则调用gct().autofmt_xdate()来格式化x轴,如上图所示。 我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 s = Series( np. random. randn( 10). cumsum(), index= np. arange( 0, 100, 10)) ...
pandas为我们提供了容易上手使用的数据结构和数据分析工具,它的Series和DataFrame数据类型都有一个plot()方法,可以用于绘制常用图形。 1、线型图、基本绘图方法 构造Series时,传入的第1个位置参数对应坐标y的值,index参数对应坐标x的值,下面这个例子是一个正弦波曲线,x的取值从-2.0到2.0,间隔0.1;用pd.Series()构造...
data.plot():绘制多列折线图,每列数据用不同颜色表示。 3. 绘制散点图 Pandas 也支持散点图的绘制,通过DataFrame.plot.scatter()方法可以生成散点图。以下示例展示如何在同一图表中绘制两组散点图。 示例代码 3:生成散点图 # 生成随机数矩阵np.random.seed(42)data=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),...
plot.area();如果不想叠加,可以指定stacked=FalseIn [62]: df.plot.area(stacked=False); ScatterDataFrame.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");...
ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1') 然后我们在可以再画一个在同一个ax上面,选择不一样的数据列,不同的 color 和 label # 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面 data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax) plt.show()...
散布图(scatter plot)是观察两个一维数据序列之间的关系的有效手段。matplotlib的scatter方法是绘制散布图的主要方法。DataFrame用plotting的scatter_matrix创建散布图矩阵,并且支持对角线上放置各变量的直方图或密度图(diagonal='kde')。 import pandas as pd pd.plotting.scatter_matrix(df,diagonal='kde',color='k',...