九.pandas绘图基础

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九.pandas绘图基础

1-柱状图

--参数stacked=True堆积

--参数figsize=(宽,高)

--自定义横坐标

--设置字体&显示负号

2.箱型图

3. 折线图

九.pandas绘图基础

Pandas的DataFrame和Series，在matplotlib基础上封装了一个简易的绘图函数, 使得我们在数据处理过程中方便可视化查看结果。

• 好处: 方便快捷的可视化的方式洞察数据， 覆盖常用图标类型.

• 不足: 不如Matplotlib灵活，仅仅看下分布情况，基本是足满足日常使用.

  import matplotlib.pyplot as plt
  # 浏览器不显示图片
  %matplotlib inline
  ​
  # 图片中文显示
  plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"
  ​
  # 图片中显示负号
  plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
  ​
  # 支持svg矢量图
  %config InlineBackend.figure_format = "svg"

  1-柱状图

  bar()函数有一个重要的参数，stacked，默认为false，表示不堆积，设置为true则表示为堆积。

  
  （图片来源网络，侵删）

  ​
  df_data = pd.DataFrame(
      np.random.randint(60,90,size=(4,4)),
      index=['淘宝','京东','拼多多','唯品会'],
      columns=["苹果","小米","华为","荣誉"]
  )
  df_data.plot.bar(figsize=(20,4))

  

  --参数stacked=True堆积

  

  --参数figsize=(宽,高)

  --调整图片大小.

  

  --自定义横坐标

  

  --设置字体&显示负号

  

  2.箱型图

  • box() 常用于统计分数.

    ​
    ddd = pd.DataFrame(np.random.randint(65,90,size=(5,4)),columns=['语文','数学','英语','历史'])
    ddd.plot.box()
    ​

    3. 折线图

    import matplotlib.pyplot as plt
    #设置字体,消除警告
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    #负号无法正常显示
    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    ​
    df_data = pd.DataFrame(
        np.random.randint(60,90,size=(4,4)),
        index=['淘宝','京东','拼多多','唯品会'],
        columns=["苹果","小米","华为","荣誉"]
    )
    df_data.plot(figsize=(10,6))