‘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’...
随风 Python DataFrame介绍及使用方法 1. DataFrame概念pandas官方对DataFrame的定义了三个特点:Two-dimensional(二维), size-mutable(尺寸可变), potentially heterogeneous tabular data(潜在的异构表格型数据)。 通俗… PossibleWorld打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号...
#DataFrame 使用 plot 时 x 轴为索引,y 轴为索引对应的多个具体值: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=6),columns=list('ABCD')) df2.plot() 1. 2. #指定列 DataFrame 在绘图时可以指定 x 和 y 轴的列: df3 = pd.DataFrame(np.random....
Specify relative alignments for bar plot layout. From 0 (left/bottom-end) to 1 (right/top-end). Default is 0.5 (center) layout : tuple (optional) #布局 (rows, columns) for the layout of the plot table : boolean, Series or DataFrame, default False #如果为正,则选择DataFrame类型的数据并...
Pandas的DataFrame也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对DataFrame中的特定列进行绘图。下面是一个简单的例子：# 绘制age列的直方图 df['age'].plot(kind='hist')此外，也可以使用matplotlib库进行更复杂的数据可视化。例如，可以使用pandas的pivot_table()函数和matplotlib的heatmap()...
是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的...
df.plot.bar(color=['C0', 'C1', 'C0']) 要在给定的示例代码中重现它,可以使用: import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index() ax = df.T.plot(kind='bar', label='index',...
temp.sort_values(by='销售额', ascending=False).plot( figsize=(6, 6), kind='pie', y='销售额', ylabel='', autopct='%.2f%%', pctdistance=0.8, wedgeprops=dict(linewidth=1, width=0.35), legend=False ) plt.show() 上一篇python-数据分析-Pandas-3、DataFrame-数据重塑 下一篇python-数据...
8import pandas as pd 9 10# numpy 科学计算库 11 12import numpy as np 13 14# matplotlib 数据可视化库 15 16import matplotlib.pyplot as plt DataFrame.plot()函数 1''' 2DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, ...