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(xiàn)。參考以下示例代碼 -
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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

如果索引由日期組成,則調用gct().autofmt_xdate()來格式化x軸,如上圖所示。
我們可以使用x和y關鍵字繪制一列與另一列。
繪圖方法允許除默認線圖之外的少數(shù)繪圖樣式。 這些方法可以作為plot()的kind關鍵字參數(shù)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(xiàn)在通過創(chuàng)建一個條形圖來看看條形圖是什么。條形圖可以通過以下方式來創(chuàng)建 -
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(zhí)行上面示例代碼,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(zhí)行上面示例代碼,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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

可以使用plot.hist()方法繪制直方圖。我們可以指定bins的數(shù)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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

要為每列繪制不同的直方圖,請使用以下代碼 -
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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

Boxplot可以繪制調用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()或DataFrame.boxplot()來可視化每列中值的分布。
例如,這里是一個箱形圖,表示對[0,1)上的統(tǒng)一隨機變量的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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

可以使用Series.plot.area()或DataFrame.plot.area()方法創(chuàng)建區(qū)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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

可以使用DataFrame.plot.scatter()方法創(chuàng)建散點圖。
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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -

餅狀圖可以使用DataFrame.plot.pie()方法創(chuàng)建。
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(zhí)行上面示例代碼,得到以下結果 -
