pandas数据在plot时可以通过kind形参来选择绘制图像的统计学相关的样式输出。 1 直条图 展示数据间相对区别、差别可以使用plot的kind参数。 水平直条图,可以通过plot设置kind = “bar”实现。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(111111) v = np.random.ran...
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 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt...
垂直柱状图:kind=’bar’ In [129]: data.plot(kind='bar',ax=axes[0],color='r',alpha=0.7) 水平柱状图:kind=’barh’ In [136]: data.plot(kind='barh',ax=axes[1],color='g',alpha=0.7) 对于DataFrame,柱状图会将每一行的值分为一组: In[138]:df=DataFrame(np.random.randn(6,4),index=...
分类散点图, stripplot(),此时(kind="strip",默认); swarmplot(),此时(kind="swarm") 分类分布图, boxplot(),此时(kind="box"); violinplot(),此时(kind="violin"); boxenplot(),此时(kind="boxen") 分类估计图, pointplot(),此时(kind="point"); barplot(),此时(kind="bar"); countplot(),此时(...
设置stacked=True即可为DataFrame生成堆积柱状图,这样每行的值就会被堆积在一起: 堆积柱状图:stacked=True In [141]: df.plot(kind='barh',stacked=True,alpha=0.5) 注意:柱状图有一个非常不错的用法:利用value_counts图形化显示Series中各值的出现频率,比如s.value_counts().plot(kind=’bar’)。
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的大量编程工作都是用在数据准备的基础上...
pAggResult['sale'].plot(kind='bar',width=0.8,fontsize=10) # 绘制频率直方图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.title('季度销售额频率分布直方图3146',fontsize=20) catering_dish_profit= (r'D:\sjfx\catering_dish_profit.xls') ...
counts.plot(kind='bar') 用Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗?」这一问题的答案。9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标...
D.plot(kind = ‘box’) 这里使用的是DataFrame或Series对象内置的方法作图,默认以Index为横坐标,每列数据为纵坐标自动作图,通过kind参数指定作图类型,支持line(线)、bar(条形)、barh、hist(直方图)、box (箱线图)、kde (密度图)和area、pie (饼图)等,同时也能够接受plt.plot()中接受的参数。因此,如果数据...
r_zj["销量"].plot(kind = 'bar', width = 0.8, figsize = (24,2), rot = 0, color = 'k', grid = True, alpha = 0.5, title=('销量频率直方图3136') ) # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100) ...