引言

Python 的 seaborn 与 matplotlib 绘图已不必多说,相信能够开始尝试使用 cufflinks 或者 FineBI 等工具进行绘图的朋友,已经对基本的数据可视化有了一定的了解。那我们就直接开始吧,本博文用到的数据是通过 Selenium 网络爬虫从好买基金网上获取的,文末附有链接;且笔者也已经将常用的可视化图如 seaborn 中的 displot 正态曲线比较直方图,heatmap 热力图,treemap 树形图等等封装到了快捷方便的自写库中,使用时直接一行函数名传入参数即可,链接亦在文末。

漏了,cuuflinks 绘图包对绘制与金融/风控领域的图非常友好

正式开始

库导入与数据预览

单线图

绘图风格跟 pandas 绘图很像,但为什么说它酷且能动呢?

酷就酷在

线条值随鼠标移动而显示不同,且可跟 x 轴相呼应

可以查看任意阶段的东西,自己截即可

点击既可以秒下载,无需再 savepig 之类的

多线图

这个不必多赘述,直接看效果图即可。

简单子图

通常我们生成子图是不是需要进行下面的操作呢,这里再加高点要求,每个字图都要有自己的标题,总之就是会有一点点麻烦,哪怕只是需要复制

但 cufflinks 就不一样了,只需要往函数中添加参数即可,但要注意 DateFrame 的形式其实也已经是对生成这样的可视化起到了很大的帮助,因为我构造出了三列,如果你是一列名义变量中混杂在一起的,建议先处理一下数据,拼接成多列。一句话,要想使用 cufflinks 达到超快又可动起来的效果,建议再处理数据上要稍微下一点功夫,而且 cufflinks 要求的数据格式也非常方便我们使用Python基础绘图库绘图

再升级

既然我们已经很明确的知道了需要画时间序列的折线图,即 x 轴我们是已经确定了是不会变的,一直都是时间。所以能不能更加智能一点?没问题,set_index 来指定 x 轴

骚气的标注

美中不足的是,标注没有显示在线上,而是显示在了时间轴上,如果横轴不为时间序列的话就好像可以,笔者以前尝试图:

建议

在复杂一点的子图组合如下,笔者是用 FineBI 完成的(还没调色,效果看起来一般),而且也是动态的,可布局到网页上。数据可视化在探索性数据分析中能起到很大作用,但也不必过分追求精美,等到最后呈现报告或汇报工作的时候再做好看点就行,别本末倒置,结合业务实际最重要,加油

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后记

数据分析,商业实践,数据可视化,网络爬虫,统计学,Excel,Word, 社会心理学,认知心理学,行为科学,民族意志学 各种专栏后续疯狂补充

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python根据时间序列画折线图_Python cufflinks 绘制折线图,时间序列,子图:简单,很快,很酷,还会动,从此 seaborn 是路人...相关推荐

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