用python绘制熊猫图案_使用熊猫在Python中绘制数据

用python绘制熊猫图案

在关于基于Python的绘图库的系列文章中，我们将对使用pandas（一种非常流行的Python数据操作库）的绘图进行概念性的研究。 Pandas是Python中用于可缩放转换数据的标准工具，它也已成为从CSV和Excel格式导入和导出的流行方法。

最重要的是，它还包含一个非常好的绘图API。这非常方便-您已经将数据存储在pandas DataFrame中，那么为什么不使用相同的库来绘制数据呢？

在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条图，以便我们可以比较它们的工作方式。我们将使用的数据是1966年至2020年的英国大选结果：

自行绘制的数据

在继续之前，请注意，您可能需要调整Python环境以使此代码运行，包括以下内容。

运行最新版本的Python（ Linux ， Mac和Windows的说明）
验证您正在运行与这些库一起使用的Python版本

数据可在线获得，并可使用熊猫导入：

import pandas as pd

        df = pd. read_csv ( 'https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv' )

现在我们准备出发了。在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单API，但是熊猫必须占据上风。

要在x轴上绘制每个聚会和year都有一组的条形图，我只需要这样做：

import matplotlib. pyplot as plt

ax = df. plot . bar ( x = 'year' )

plt. show ( )

四行-绝对是我们在本系列中创建的最棒的多线图。

我正在广泛使用数据，这意味着每个政党只有一列：

year  conservative  labour  liberal  others

        0       1966           253     364       12       1

        1       1970           330     287        6       7

        2   Feb 1974           297     301       14      18

        ..       ...           ...     ...      ...     ...

        12      2015           330     232        8      80

        13      2017           317     262       12      59

        14      2019           365     202       11      72

这意味着pandas会自动知道我希望如何对这些条进行分组，如果我希望对它们进行不同的分组，pandas可以轻松地重组DataFrame 。

与Seaborn一样，pandas的绘图功能是Matplotlib之上的抽象，这就是为什么您调用Matplotlib的plt.show()函数来实际生成绘图的原因。

看起来是这样的：

看起来很棒，特别是考虑到它多么容易！让我们对其进行样式设置，使其看起来像Matplotlib示例。

造型

通过访问底层的Matplotlib方法，我们可以轻松地调整样式。

首先，我们可以通过将Matplotlib颜色图传递到绘图函数来为条形着色：

from matplotlib. colors import ListedColormap

        cmap = ListedColormap ( [ '#0343df' , '#e50000' , '#ffff14' , '#929591' ] )

        ax = df. plot . bar ( x = 'year' , colormap = cmap )

我们可以使用绘图函数的返回值设置轴标签和标题，它只是Matplotlib Axis对象。

ax. set_xlabel ( None )

        ax. set_ylabel ( 'Seats' )

        ax. set_title ( 'UK election results' )

这是现在的样子：

代码高尔夫球手非常高兴。

`抽象必须是可转义的`

与Seaborn一样，下拉并访问Matplotlib API进行详细调整的功能确实很有帮助。这是给抽象逃生舱口使其强大而又简单的一个很好的例子。

本文基于如何在Anvil的博客上使用Pandas进行绘图，并经允许重复使用。

翻译自: https://opensource.com/article/20/6/pandas-python

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