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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