接下来,我们将使用 Matplotlib 绘制一个柱状图,并将纵坐标设为对数坐标。 importmatplotlib.pyplotasplt# 创建柱状图plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(df['类别'],df['值'])plt.yscale('log')# 设置纵坐标为对数坐标plt.title('对数坐标的柱状图')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('值 (对数尺度)')plt.g...
3.2 使用dataframe的plot方法 使用dataframe的plot方法,并将方法中的kind='bar' 参数值。具体参考下面的第7节相关内容。 4. 饼图 4.1 使用dataframe的plot对象的pie方法 使用dataframe的plot对象的pie方法的示例代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot...
使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, share...
stacked : boolean, default Falseinlineandbar plots,andTrueinarea plot. If True, create stacked plot. sort_columns : boolean, default False#以字母表顺序绘制各列,默认使用前列顺序secondary_y : booleanorsequence, default False##设置第二个y轴(右y轴)Whether to plot on the secondary y-axis If a...
kind 图形种类:area, bar, barh, density, hist, kde, line, pie logy 在y轴使用对数刻度 use_index 将对象的索引用作刻度标签 rot 旋转刻度标签 xticks 用作x轴的刻度值 yticks 用作y轴的刻度值 xlim x轴界限 ylim y轴界限 grid 显示网格线(默认打开) 对DataFrame使用plot()时,每列各自生成一条线,并...
线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。 第二步:转换数据,应用函数 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的:加载...
在使用DataFrame绘制线形图和条形图时,DatetimeIndex的行为会有一些不同。具体来说,DatetimeIndex可以作为x轴的索引,用于表示时间序列数据的横坐标。当使用DatetimeIndex作为x轴时,绘制线形图和条形图的方式略有不同。 对于线形图,可以使用plot方法绘制。当DatetimeIndex作为x轴时,线形图会自动根据...
df.plot(y='水位')plt.show()3 用两幅上下子图的形式来分别绘制 df.plot(subplots=True,figsize=(8,6))plt.legend(loc='best')4 这里如果对流量和水位按照站点的类别进行分类显示，统计站点A和站点B他的水位流量情况，这里就体现了DataFrame的优势了：df_piv1 = pd.pivot_table(df,index=df.index,columns...
DataFrame(dict( number=[2, 5, 1, 6, 3], count=[56, 21, 34, 36, 12], select=[29, 13, 17, 21, 8] )) bar_plot1 = sns.barplot(x='number', y='count', data=df, label="count", color="red") bar_plot2 = sns.barplot(x='number', y='select', data=df, label="select...
-'bar': 垂直条形图 -'barh': 水平条形图 -'hist': 直方图 -'box': 箱型图 -'kde': 核密度估计图 -'density':与'kde'相同 -'area': 面积图 -'pie':饼图 2、dataframe.plot() 2.1 通过 kind 参数设置想要画图的类型 通过dataframe.plot() 中的 kind 参数,可以绘制以下图: ...