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...
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...
layout : tuple (optional)#布局(rows, columns)forthe layout of the plot table : boolean, SeriesorDataFrame, default False#如果为正,则选择DataFrame类型的数据并且转换匹配matplotlib的布局。If True, draw a table using the datainthe DataFrameandthe data will be transposed to meet matplotlib’s defaul...
DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0), ...: columns=['A', 'B', 'C', 'D'], ...: index=np.arange(0, 100, 10)) ...
{'op_name':d2.index,'bll':d2.values}d3=pd.DataFrame(d2_df)# for i in range(10):# x,y = d3['op_name'],d3['bll']# plt.yticks(rotation=0,fontproperties=my_font,fontsize=i)# for j in range(10):# plt.barh(x,y)# time.sleep(3)x,y=d3['op_name'],d3['bll']...
DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim返回数据框的纬度 DataFrame.size返回数据框元素的个数 DataFrame.shape返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame columns. 类型转换 方法描述 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])转换数据类型 ...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
(23,36)X_shap=pd.DataFrame(shap_values1)X_shap.head()print('Expected Value: ',explainer.expected_value)type(shap_values1)shap.summary_plot(shap_values[6],plot_type="bar",color='red')###regressor=RandomForestRegressor()regressor.fit(X_train,y_train)###shap.initjs()shap.summary_plot(...
ax.set_yticklabels(correlation.columns) plt.setp(ax.get_xticklabels, rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor") plt.show 经验之谈:Matplotlib能够制作任何绘图,但与其他库相比,创建复杂的绘图往往需要更多的代码。 Seaborn Seaborn[3]是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库。它提供了一个...
在这个例子中,我们首先将’Month’列设置为DataFrame的索引。然后,我们使用Pandas的plot方法绘制条形图。Matplotlib会自动使用索引作为X轴标签。 4. 使用plt.xticks()设置X轴标签 有时,我们可能不想改变DataFrame的结构。在这种情况下,我们可以使用plt.xticks()函数来手动设置X轴标签: ...