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.value_counts.plot(kind='bar') Python可视化的基础语
value_counts()计算频数,normalize=True计算概率。 # 计算Category分类比例 # 将一个 Series(如 value_counts 的结果)转换为一个带有“Category”和“Percent”两列的 DataFrame。 ctg_percent = df['Category'].value_counts(normalize=True) ctg_percent = pd.DataFrame({'Category':ctg_percent.index, 'Percent...
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...
value_counts函数是默认降序排列,可以使用sort_values函数升序排列后,使用plot.barh函数做一个条形图,由图可以看出订单数排前十的产品,且贴膜和数据线这两款产品之间订单数出现显著差异。 count_ten=count_ten.sort_values() count_ten.plot.barh() 销售量前十的产品 查看销售量前十的产品,按照产品名称分组求和...
ax.set_title('My first Plot')#设置标题 ax.set_xlabel('Stage')#设置轴标签 Text(0.5,0,'Stage') 添加图例 图例legend是另一种用于标识图标元素的重要工具。可以在添加subplot的时候传入label参数。 fig = plt.figure(figsize=(12,5));ax = fig.add_subplot...
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’)。 作者最新文章 数据可视化设计困难!3种柱状图python方法玩转数据可视化! 看似简单,却不简单的python线型图设计,其中哪些...
#利用value_counts方法进行分组频数计算 Fre=Data.value_counts() #对获得的表格整体按照索引自小到大进行排序 Fre_sort=Fre.sort_index(axis=0,ascending=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 得到的Fre_sort数据如下所示: 2)所有数据的总数我们需要知道,因为每个数据出现频数除以数据总数才能获得该数据的概...
height = df['Height'].value_counts() weight = df['Weight'].value_counts() # SeriseL类型通过索引进行排序 也就是按身高从低到高排序 heights = height.sort_index() weights = weight.sort_index() mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' ...
value_counts()) 结果如下。 01. 柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量,它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图,为x轴选择一个分类列(物种),为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sns.barplot(x='species', y='petal_length', hue='species', ...
importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt'''#plt.plot(np.arange(10)) fig = plt.figure() #plt.show() #figsize 有一些重要的选项,特别是figsize,规定的是图片保存到磁盘时具有一定大小的纵横比。 #plt.gcf()即可得到当前Figure的引用 ...