使用plot函数可以将pandas DataFrame绘制为饼图。下面是详细的步骤: 1. 导入必要的库: ```python import pandas as pd import matplotl...
import pandasfrom matplotlib.pylab import *df = pandas.Da 浏览2提问于2012-10-18得票数 3 回答已采纳 1回答 子图未正确填充 、、、 我试图使用Pandas DataFrame.plot()来用以下代码并排绘制两个可变条形图:ax1 = train_df['Condition1plot(kind='bar')plt.show()这些数据是Kaggle的...
一般来说,我们先用pandas分析数据,然后用matplotlib之类的可视化库来显示分析结果。而pandas库中有一个强大的工具--plot函数,可以使数据可视化变得简单而高效。 1. plot 函数简介 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...
首先,我们需要导入pandas库和matplotlib库。然后,创建一个包含数据的DataFrame对象。假设我们有一个包含学生成绩的DataFrame,我们将使用DataFrame.plot方法绘制箱线图。以下是绘制箱线图的代码示例: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含学生成绩的DataFrame data = {'Name': ['Alice',...
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,...
使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像 使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少,又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化。 写代码如下: 1 from pandas import Series,DataFrame 2 from numpy.random import randn...
python pandas.DataFrame.plot( )画图 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, ...
import tushare as ts gg = ts.get_k_data(stock,start=start,end=end) 使用DataFrame的plot方法,无法显示时间 date列为字符串格式数据,转为时间格式 gg['new_date'] = pd.to_datetime(gg['date'],format="%Y-%m-%d") 使用Series的plot方法应该也可以修改坐标轴,但不知道配置哪个参数。 在获取多个指数代...
import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1. 线形图 df.plot( kind='line') Series 的plot 方法会以index作为X轴,画一条线 DataFrame 的plot 方法会以index作为X轴,给每一列绘制一条线,columns作为图例。
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(365,2), columns=["B","C"]).cumsum() df3["A"] = pd.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。