表格数据画图神器-pandas画图操作

如果对数据进行简单绘图也可以直接用Pandas 工具包，1行代码就能进行基本展示，但是，如果想把图绘制得更完美一些，还需要使用专门的工具包，例如 Matplotlib、Seaborn等，这里先演示Pandas中基本绘图方法∶

虽然直接对数据执行 plot（）操作就可以完成基本绘制，但是，如果想要加入一些细节，就需要使用 Matplotlib 工具包（下一章还会专门讲解），例如要同时展示两个图表，就要用到子图∶

# 在 Notebook 中使用绘图操作需要先执行此命令%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),index = np. arange(0,100, 10),columns =['A','B','C','D'])
df. plot()

虽然直接对数据执行 plot（）操作就可以完成基本绘制，但是，如果想要加入一些细节，就需要使用 Matplotlib 工具包，例如要同时展示两个图表，就要用到子图∶

import matplotlib.pyplot as plt
#指定子图 2 行一列的形式
fig, axes = plt.subplots(2, 1)data = pd.Series(np.random.rand(16),index=list('abcdefghijklmnop'))
#axes 【0】 表示第一个子图
data.plot(ax = axes[1],kind='barh')
#axes【1】 表示第二个子图画在第一个子图下方
data.plot(ax = axes[0],kind='bar')

还可以指定绘图的种类，例如条形图、散点图等∶

df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index =['one','two','three','four','five','six'],columns= pd.Index(['A','B','C','D'],name ='Genus'))

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