点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 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...
‘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’ ‘area’ : area plot#不了解此图 ‘pie’ : pie plot#饼图 ‘scatter’ : scatter plot#散点图 需要传入columns方向的索引 ‘hexbin’ : hexbin plot#不了解此图 ax :...
load_dataset('iris') # 基于scatterplot函数绘制散点图 sns.scatterplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"]) plt.show() 2 2. 基于matplotlib import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 基于plot函数绘制散点图 plt.plot( '...
s.plot()#Series对象的索引index会传给matplotlib用作绘制x轴。 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf553128> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) df.plot()#plot会自动为不同变量改变颜色,并添加...
} df = pd.DataFrame(data) print("【显示】df") print(df) print("【执行】sns.scatterplot(x='Weight', y='Height', hue='Gender', data=df, style='Gender', palette='deep')") sns.scatterplot(x='Weight', y='Height', hue='Gender', data=df, style='Gender', palette='deep') ...
python取dataframe中数据画图 python dataframe画图,pandas.DataFrame.plot绘图详解一、介绍1.1参数介绍1.2其他常用说明二、举例说明2.1折线图line2.2条型图bar2.3直方图hist2.4箱型图box2.5区域图area2.6散点图scatter2.7蜂巢图hexbin2.8饼型图pie三、其他格式3.1设置显示
首先我们作出一个matplot的图出来，由于DataFrame自带了plot的功能，我们就可以直接用.plot()的方法输出图片。result_df.plot()然后下看我们用plotly给出的效果，代码部分稍后给出。我们从这个gif中可以明显的看出来plotly的图片有很好的交互，并且如果将该文件下载为html文件后，这种图也会被嵌入在html文件里面，并且...
df.plot(y='水位')plt.show()3 用两幅上下子图的形式来分别绘制 df.plot(subplots=True,figsize=(8,6))plt.legend(loc='best')4 这里如果对流量和水位按照站点的类别进行分类显示，统计站点A和站点B他的水位流量情况，这里就体现了DataFrame的优势了：df_piv1 = pd.pivot_table(df,index=df.index,columns...
import matplotlib.pyplot as pltdata = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5, 'lime': 20}names = list(data.keys())values = list(data.values())fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3), sharey=True)axs[].bar(names, values)axs[1].scatter(names, values)axs[2].plot(...
‘scatter’ :散点图 >>> plt.scatter(df['part A'], df['part B']) ‘hexbin’ : plt.hexbin(df['part A'], df['part B'], df['part C']) ‘pie’ :饼图,比较适合于 Series 对象,看不同的占比 dataframe = pd.DataFrame({'A':[9, 4, 4, 5, 7],'B':[2, 4, 2, 8, 1]...