基本繪圖:繪圖
Series和DataFrame上的這個功能只是使用matplotlib
庫的plot()
方法的簡單包裝實現。參考以下範例程式碼 -
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18',
periods=10), columns=list('ABCD'))
df.plot()
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
如果索引由日期組成,則呼叫gct().autofmt_xdate()
來格式化x
軸,如上圖所示。
我們可以使用x
和y
關鍵字繪製一列與另一列。
繪圖方法允許除預設線圖之外的少數繪圖樣式。 這些方法可以作為plot()
的kind
關鍵字引數提供。這些包括 -
bar
或barh
為條形hist
為直方圖boxplot
為盒型圖area
為「面積」scatter
為散點圖現在通過建立一個條形圖來看看條形圖是什麼。條形圖可以通過以下方式來建立 -
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
df.plot.bar()
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
要生成一個堆積條形圖,通過指定:pass stacked=True -
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
df.plot.bar(stacked=True)
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
要獲得水平條形圖,使用barh()
方法 -
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
df.plot.barh(stacked=True)
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
可以使用plot.hist()
方法繪製直方圖。我們可以指定bins
的數量值。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])
df.plot.hist(bins=20)
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
要為每列繪製不同的直方圖,請使用以下程式碼 -
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])
df.hist(bins=20)
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
Boxplot可以繪製呼叫Series.box.plot()
和DataFrame.box.plot()
或DataFrame.boxplot()
來視覺化每列中值的分布。
例如,這裡是一個箱形圖,表示對[0,1)
上的統一隨機變數的10
次觀察的五次試驗。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
可以使用Series.plot.area()
或DataFrame.plot.area()
方法建立區域圖形。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
可以使用DataFrame.plot.scatter()
方法建立散點圖。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
餅狀圖可以使用DataFrame.plot.pie()
方法建立。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
df.plot.pie(subplots=True)
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -