pandas绘图_Pandas内置绘图方法(线型图、柱状图、密度图)
Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。
线型图
默认情况下,它们所生成的是线型图
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> s=pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100))
>>> s.plot()
>>> df=pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0),columns=['A', 'B', 'C', 'D'],index=np.arange(0, 100, 10))
>>> df.plot()
柱状图
- plot.hist():适用于Series
>>> df1=pd.DataFrame({'sex':['M','M','M','F','F','M','F','F','M','F','M','M'],'height':[178,180,171,151,160,172,162,164,178,166,185,175]})
>>> df1['height'].plot.hist()#体现各身高范围分布情况的直方图 各个身高面元内的人数
- plot.bar()/plot.barh():分别绘制水平和垂直的柱状图,Series和DataFrame的索引将会被用
作X(bar)或Y(barh)刻度。
①Series
>>> data= pd.Series(np.random.rand(16),index=list('abcdefghijklmnop'))
>>> data.plot.bar()#水平柱状图
>>> data.plot.barh()#垂直柱状图
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig,axes = plt.subplots(2, 2)
>>> data = pd.Series(np.random.rand(16), index=list('abcdefghijklmnop'))
>>> data.plot.bar(ax=axes[0,1])
>>> data.plot.barh(ax=axes[1,0])#同个figure下的两张Series图表
②Dataframe
>>> df2=pd.DataFrame(np.random.rand(6, 4),index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'],columns=pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'], name='Genus'))
>>> df2.plot.bar()#普通柱状图
>>> df2.plot.barh(stacked=True)#堆积柱状图
密度图
通过计算“可能会产生观测数据的连续概率分布的估计”而产生的图表。
>>> df3=pd.DataFrame({'sex':['M','M','M','F','F','M','F','F','M','F','M','M'],'height':[178,180,171,151,160,172,162,164,178,166,185,175]})
>>> df3['height'].plot.density()#体现各身高范围分布的密度图
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