df.plot.bar() # 柱状图 df.plot.barh() # 横向柱状图 (条形图) df.plot.hist() # 直方图 df.plot.box() # 箱形图 df.plot.kde() # 核密度估计图 df.plot.density() # 同 df.plot.kde() df.plot.area() # 面积图 df.plot.pie() # 饼图 df.plot.scatter() # 散点图 df.plot.hexbi...
import pandas as pd #读取天气数据 df = pd.read_csv('myweather.csv',encoding='utf-8') print(df.head()) #堆叠柱状图 stacked=True df.plot.bar(stacked=True, x='month',figsize=(12,6), column=['tempmax','tempmin']) # 普通多列柱状图 stacked=False #df.plot.bar(stacked=False, x='mo...
如下使用plot.bar() 函数做各个区域销售额的柱形图，由图可以看出华南区域的销售额最高，西南区域的销售...
pandas.DataFrame.plot.bar — pandas 2.1.4 documentation pandas.DataFrame.hist — pandas 2.1.4 documentation pandas.DataFrame.plot.scatter — pandas 2.1.4 documentation pandas.DataFrame.plot.box — pandas 2.1.4 documentation 2、Pandas 与 Matplotlib 集成 Pandas 的数据可视化功能与 Matplotlib 和 Seaborn ...
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。 bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 多个列的bar: df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", ...
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, ...
1、Series.plot(kind = 'bar') 通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...
#导入pandas库import pandas as pd #生成一个Seriess=pd.Series([1,3,3,4], index=list('ABCD')) #括号内不指定图表类型，则默认生成直线图s.plot()#条形图 s.plot(kind='bar')#水平条形图 s.plot.barh()#饼图 s.plot.pie()#直方图 s.plot.hist()#密度图 import numpy as np#生成一列随机数...
df.plot.bar() Python 执行上面示例代码,得到以下结果 - 要生成一个堆积条形图,通过指定:pass stacked=True - import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.bar(stacked=True) Python ...
Pandas 是一个用于数据处理和分析的流行库,它提供了一些内置的可视化功能,通常基于 Matplotlib 这个底层库。 绘制线图: df['column_name'].plot(kind='line') 绘制柱状图: df['column_name'].plot(kind='bar') 绘制散点图: df.plot(x='x_column', y='y_column', kind='scatter') ...