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',...
layout : tuple (optional)#布局(rows, columns)forthe layout of the plot table : boolean, SeriesorDataFrame, default False#如果为正,则选择DataFrame类型的数据并且转换匹配matplotlib的布局。If True, draw a table using the datainthe DataFrameandthe data will be transposed to meet matplotlib’s defaul...
可以使用pandas.plotting中的scatter_matrix来画散点矩阵图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [83]: from pandas.plotting import scatter_matrix In [84]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) In [85]: scatter_matrix(df, alph...
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...
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...
pandas.DataFrame.plot pandas.DataFrame.plot¶ 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,xticks=None,yticks=None,xlim=None,...
基于已有的DataFrame数据画图很简单，我们直接使用df.plot()就可以画出一个图形：df.plot()因为没有给...
python pandas.DataFrame.plot( )画图 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,...
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,...
python plot 参数 pandas.plot参数 一、基于Matplotlib的Pandas绘图方法 Pandas绘制图形相较于Matplotlib来说更为简洁,基础函数为df.plot(x,y) 例: >>>df.plot('time','Money') 1. 二、 基本数据图形类型 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...