17,40,38,24,12,45],"Avg Age in Family": [70,65,80,55,60,63,90],},index=["Olivia","John","Laura","Ben","Kevin","Robin","Elsa"],)axes=dataframe.plot.bar(rot=0, subplots=True)print(axes)plt.show()
最后,我们使用plt.show()方法显示图表。需要注意的是,在绘制箱线图时,我们需要指定要绘制的数据列。在上面的代码中,我们使用DataFrame的列名’Score’作为参数传递给plot方法。此外,我们还可以通过设置其他参数来自定义箱线图的外观,例如添加标题、调整轴标签等。具体可参考pandas和matplotlib的文档以获取更多信息。除了...
Python Pandas DataFrame.plot.bar() 函数沿着指定的轴线绘制一个条形图。它将图形按类别绘制。分类在 X 轴上给出,数值在 Y 轴上给出。 pandas.DataFrame.plot.bar() 语法 DataFrame.sample(x=None, y=None, **kwds) 参数 x 这是绘制类别的轴。如果没有指定,则使用 DataFrame 的索引 y 它代表的是针对...
Pandas是Python中一个常用的数据处理和分析库,其中的DataFrame是一种二维表格数据结构。DataFrame中的数据可以使用.plot方法进行可视化展示。 .plot方法可以根据数据的不同类型绘制多种类型的图表,例如折线图、柱状图、散点图等。它提供了丰富的参数选项,可以定制图表的样式和细节,使数据更加直观和易于理解。 以下是...
如果为True,则使用DataFrame中的数据绘制表格,并且数据将被转置以满足matplotlib的默认布局。。 yerr : DataFrame, Series, array-like, dict and str See Plotting with Error Bars for detail. xerr : same types as yerr. stacked : boolean, default False in line and bar plots, and True in area plot...
DataFrame.plot.barh(x=None, y=None, **kwargs) 制作水平条形图。 水平条形图是用矩形条形表示定量数据的图表,矩形条形的长度与它们所代表的值成正比。条形图显示离散类别之间的比较。该图的一个轴显示正在比较的特定类别,另一个轴表示测量值。 参数: ...
pandas.DataFrame.plot() 在0.23.4版本的pandas中,pandas.DataFrame.plot()中常用的参数有以下几个 x:横坐标上的标签,一般是DataFrame中某个column的名称,默认为None y:纵坐标上要显示的column,如果不指定column,则默认会绘制DataFrame中所有对象类型为数值型的columns,非数值对象类型的column不显示 ...
使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,参数中的columns就是列的名称而index本来是DataFrame的行名称。图形绘制成功之后还会按照列的名称绘制图例,这个功能确实是比较赞的。如果使用matplotlib的基本绘制功能,图例的添加还需要自己额外处理。看来,数据的规整化不仅仅是为了向量化以及计算加速做准备,...
# Printing bar chart of 'col1' df_name['col1'].plot(kind='bar') 有什么想法如何使其从脚本执行? 看答案 我认为,您需要导入matplotlib.pyplot并使用示例中的显示方法。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df_name=pd.DataFrame([1,2,3]) df_name[0].plot(kind='bar') plt.sh...
yerr : DataFrame, Series, array-like, dict and str See Plotting with Error Bars for detail. xerr : same types as yerr. stacked : boolean, default False in line and bar plots, and True in area plot. If True, create stacked plot. ...