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...
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可视化的基础语法就到这里,其他图形的绘制方法大同小异。 重点是遵循...
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...
In [73]: df.plot.barh(stacked=True, alpha=0.5) 图9-17 DataFrame的堆积柱状图 笔记: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.bar()。 再以本书前面用过的那个有关小费的数据集为例,假设我们想要做一张堆积柱状图以展示每天各种聚会规模的...
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...
plot.barh(stacked=True, alpha=0.5) 图9-17 DataFrame的堆积柱状图 笔记: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.bar()。 再以本书前面用过的那个有关小费的数据集为例,假设我们想要做一张堆积柱状图以展示每天各种聚会规模的数据点的百分比...
value_counts().values nobs = [str(x) for x in nobs.tolist()] nobs = ["n: " + i for i in nobs] # Add it to the plot pos = range(len(nobs)) for tick,label in zip(pos,ax.get_xticklabels()): ax.text(pos[tick], medians[tick] + 0.03, nobs[tick], horizontalalignment='...
def plot_countplot_nominal(zmienna): """ """ plt.figure(figsize=(12,6)) sns.countplot(data[f"{zmienna}"], order = data[f"{zmienna}"].value_counts().index) plt.title("Liczbeność poziomów zmiennej {}".format(zmienna) ,fontsize=13) plt.xlabel(f"{zmienna}",fontsize=13)...
#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...
df.plot(kind = 'bar') plt.show() #这里的stacked是标明画累计柱图 df.plot(kind = 'bar',stacked = True,alpha = 0.5) plt.show() #Series的value_counts可以用来显示Series中各值的频数(实验证明) s = Series([1,2,2,3,4,4,4,5,5,5]) ...