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,
‘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’...
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,4),index=pd.date_range('2/1/2020',periods=8), columns=list('ABCD')) df.plot() 1. 2. 3. 4. 5. 输结果图,如下所示: 图1:Pandas绘图 如上图所示,如果行索引中包含日期,Pandas 会自动调用 gct().autofmt_xdate() 来格式化 x 轴。 除了使用默认的线...
Pandas的DataFrame也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对DataFrame中的特定列进行绘图。下面是一个简单的例子：# 绘制age列的直方图 df['age'].plot(kind='hist')此外，也可以使用matplotlib库进行更复杂的数据可视化。例如，可以使用pandas的pivot_table()函数和matplotlib的heatmap()函...
其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例: import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel ...
在dataframe.plot()中移动x轴: Python 在dataframe.plot()中移动x轴是指在使用Python的pandas库中的DataFrame对象进行数据可视化时,调整x轴的显示范围或位置。 DataFrame.plot()是pandas库中用于绘制数据图表的函数之一。它可以绘制多种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等。在绘制图表时,x轴通常表示数据的横坐标...
temp.sort_values(by='销售额', ascending=False).plot( figsize=(6, 6), kind='pie', y='销售额', ylabel='', autopct='%.2f%%', pctdistance=0.8, wedgeprops=dict(linewidth=1, width=0.35), legend=False ) plt.show() 上一篇python-数据分析-Pandas-3、DataFrame-数据重塑 下一篇python-数据...
pandas.DataFrame.plot.scatter — pandas 2.1.4 documentation pandas.DataFrame.plot.box — pandas 2.1.4 documentation 2、Pandas 与 Matplotlib 集成 Pandas 的数据可视化功能与 Matplotlib 和 Seaborn 等库紧密集成,提供了丰富的数据可视化选项。 1)Matplotlib ...
就这么简单,熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一个数据,我们可以使用 plt.plot(x=, y=),把x,y的数据作为参数存进去,但是data本来就是一个数据,所以我们可以直接plot。 生成的结果就是下图: Pandas plot 出图 Dataframe 可视化我们生成一个1000*4 的DataFrame,并对他们累加 ...
如何修改函数pandas.DataFrame.plot输出图像的大小? 我试过: plt.figure(figsize=(10, 5)) 和 %matplotlib notebook 但它们都不起作用。 在--- 中尝试 ---df.plot(figsize=(width,height))figsize参数: df = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[1,2]}) ...