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。 AI检测代码解析 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(111111) v =...
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=...
data.plot(kind='bar',ax=axes[0],rot=0,alpha=0.3) data.plot(kind='barh',ax=axes[1],grid=True) <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xfe39898> 柱状图有一个非常实用的方法: 利用value_counts图形化显示Series或者DF中各值的出现频率。 比如df.va...
group_pd[['Bad', 'Normal', 'Excellent']].plot(kind = 'bar') plt.title('Movie Count By Year and Grade') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 图3.2.2 电影年份和等级的复式柱状图 通过设置 stacked = True 的参数,可以绘制出电影年份和等级的复式堆积柱状图,这样就可以很容易看出每一年电影的质量情...
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的:加载、清理、转换以及重塑。我们可视化步骤也需要...
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’)。
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...
df_1[target_cols].plot(kind='barh', x='LABEL', stacked=True, legend=False) df_2[target_cols].plot(kind='barh', x='LABEL', stacked=True).invert_xaxis() plt.show() Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 代码将在两个不同的"画布"中产生两个图....
plot.barh()函数:plot.barh()函数用于绘制水平柱状图。 df['column_name'].plot(kind='barh') plot.pie()函数:plot.pie()函数用于绘制饼图,用于显示数据的占比。 df['column_name'].plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%') plot.area()函数:plot.area()函数用于绘制堆叠面积图,显示数据的累积变化趋势...
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的:加载、清理、转换以及重塑。我们可视化步骤也需要对...