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...
绘制折线图: 使用DataFrame的plot方法,选择'line'作为绘图类型。 python # 绘制折线图 df.plot(kind='line', x='日期', y='销售额', marker='o', linestyle='-', color='b') 设置图表属性: 根据需要设置图表的标题、坐标轴标签等属性。 python # 设置图表属性 plt.title('每日销售额折线图') plt....
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
使用dataframe直接画箱图 比如,有如下一组数据,直接使用dataframe.plot画图 【官网了解更多】: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(yourfile, sep='\t', header=0, index_col=0) df.head() df.plot(kind='box') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ① 调...
DataFrame.plot()函数 1''' 2DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, 3 sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, 4 use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, 5 style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, ...
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...
前言：前面我们讲了df.plot()函数绘制图形的一些知识，今天在进一步的详细介绍这个函数，它主要是Series和DataFrame数据作图时用到的方法。这和我们在excel中存储数据的格式一致。函数的参数如下：df.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, ...
np.random.seed(42) df = pd.DataFrame({'X': np.random.rand(50), 'Y': np.random.rand(50), 'Size': np.random.rand(50) * 30}) # 创建散点图带颜色渐变 fig = px.scatter(df, x='X', y='Y', size='Size', color='Size', title='Scatter Plot with Color Gradient') # 显示图表...
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、清...
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, ...