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.hexbin() # 六边形箱体图,或简称六边形图 plot()使用方法 基础用法很简单,就是Series对象或者DataFrame对象进行.plot()就行 #Series ...
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,如下表所示 df.plot()常用参数表 通过kind设置图形类型 注意:若在绘制图形时,...
‘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’...
In [100]: lag_plot(data); 自相关图Autocorrelation plot 自相关图通常用于检查时间序列中的随机性。 自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图。横坐标表示延迟阶数,纵坐标表示自相关系数。 In [101]: from pandas.plotting import autocorrelation_plot In [102]: plt.figure(); In [103]: spacing = np.linspa...
第五个: legend=True表示使用图例, 否则不使用, 默认为True. 第六个: style表示线条样式 第七个: color表示线条颜色, 默认为蓝色 第八个: alpha表示透明度, 介于0~1之间. plot()函数更多参数请查看官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html?highlight=plot...
df.plot()方法的函数说明 DataFrame还可以用于对列进行灵活处理的选项 用折线图对比各个指数的实时的开盘点位,并设置图像大小 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['open'].plot(kind='line',figsize=[5,5],legend=True,title='code') ...
1 Pandas 可视化功能 pandas是一个强大的数据分析库,提供了一些可视化工具来帮助用户更好地理解和展示数据。以下是pandas可视化工具的一些常见功能: 1. 折线图:通过plot()函数可以绘制折线图,展示数据随时间或其他变量的变化趋势。 2. 散点图:使用scatter()函数可以绘制散点图,在二维平面上展示两个变量之间的关系。
首先我们使用pandas随机生成示例数据 import pandas as pd df= pd.DataFrame(np.random.rand(8, 4), columns=['A','B','C','D']) 12 现在只要一行代码,即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() 同样是这个图,如果使用Matplotlib制作的话 import matplotlib.pyplot as plt ...
from pandas.plotting import table mpl.rc_file_defaults() #plt.style.use('dark_background') fig, ax = plt.subplots(1, 1) table(ax, np.round(df.describe(), 2), loc="upper right", colWidths=[0.2, 0.2, 0.2]); df.plot(ax=ax, ylim=(0, 2), legend=None); 27、更多pandas可视化...
Pandas的绘图函数 之前看的直接用matplotlib来绘图,画一张图还得配置各种标题,刻度标签等等。而pandas的DataFrame和Series都自带生成各类图表的plot方法,就可以省略去写行列标签,分组信息等。明显更简洁的多。 线形图 plot方法默认生成的就是线形图。 import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame %matplotlib...