importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')# 基于scatterplot函数绘制散点图sns.scatterplot(x=df["sepal_length"],y=df["sepal_width"])plt.show() 2 2. 基于matplotlib importseabornassns
scatter1=sns.lmplot(x="sepal_length",y="sepal_width",data=df,fit_reg=False,hue='species',legend=False)scatter1.ax.set_title('默认的分组散点图')# 自定义每组的标记 scatter2=sns.lmplot(x="sepal_length",y="sepal_width",data=df,fit_reg=False,hue='species',legend=False,markers=["o",...
s.plot#Series对象的索引index会传给matplotlib用作绘制x轴。 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf553128> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) df.plot#plot会自动为不同变量改变颜色,并添加图例 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf4...
data.iris() # iris is a pandas DataFrame fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length") fig.show() Seaborn code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="...
散点图 Scatterplot 气泡图 Bubble Chart 多个直方图+数据分布 漏斗图 Funnel Chart 折线图 + 时间序列数据 制作dashboard数据可视化仪表盘 参考文献 之前写了一篇文章介绍了Altair库,Miracles:Altair库 - Python数据可视化工具推荐,是一个基础设置就很美观、易于使用以及使用场景很多的软件包,可以作为Matplotlib和searborn...
python取dataframe中数据画图 python dataframe画图 pandas.DataFrame.plot绘图详解 一、介绍 1.1 参数介绍 1.2 其他常用说明 二、举例说明 2.1 折线图 line 2.2 条型图 bar 2.3 直方图 hist 2.4 箱型图 box 2.5 区域图 area 2.6 散点图 scatter 2.7 蜂巢图 hexbin...
plt.title('Scatter Plot') plt.show() 六、绘制热力图 使用seaborn绘制热力图: corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Heatmap') plt.show() 七、绘制箱线图 使用seaborn绘制箱线图: sns.boxplot(x='A', y='B', data=df) ...
也可以使用DataFrame.plot方法创建这些其他绘图而不是提供kind关键字参数。这使得更容易发现绘图方法及其使用的特定参数: df.plot.area df.plot.barh df.plot.density df.plot.hist df.plot.line df.plot.scatter df.plot.bar df.plot.box df.plot.hexbin df.plot.kde df.plot.pie ...
DataFrame.notnull() #以布尔的方式返回非空值 1. 2. 3. 4. 4索引和迭代 ```python DataFrame.head([n]) #返回前n行数据 #快速标签常量访问器 DataFrame.iat #快速整型常量访问器 DataFrame.loc #标签定位,使用名称 DataFrame.iloc #整型定位,使用数字 ...
3、Scatter Plot 点图 我们就拿刚才我们下载的IBM的股票数据来画图。首先我们看下数据是什么样的。我们的数据主要由2部分组成，一个是时间，另一个是每个时间所对应的值。IBM = result_df['IBM']IBM.head()Date 2015-01-31 156.116669 2015-02-28 160.925264 2015-03-31 161.106818 2015-04-3...