Python Pandas - 数据可视化

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基本绘图：plot

Series 和 DataFrame 上的此功能只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
   periods=10), columns=list('ABCD'))

df.plot()

其输出如下：

如果索引由日期组成，它将调用gct().autofmt_xdate()来格式化 x 轴，如上图所示。

我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列的关系图。

绘图方法允许使用少数几种绘图样式，而不是默认的线型图。这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。这些包括：

• bar 或 barh 用于条形图
• hist 用于直方图
• box 用于箱线图
• 'area' 用于面积图
• 'scatter' 用于散点图

条形图

现在让我们通过创建一个条形图来看看什么是条形图。条形图可以按以下方式创建：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar()

其输出如下：

要生成堆叠条形图，传递 stacked=True：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar(stacked=True)

其输出如下：

要获得水平条形图，请使用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)

其输出如下：

直方图

可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定箱子的数量。

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)

其输出如下：

要为每一列绘制不同的直方图，请使用以下代码：

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.diff.hist(bins=20)

其输出如下：

箱线图

可以通过调用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()，或者DataFrame.boxplot()来绘制箱线图，以可视化每一列中值的分布。

例如，这是一个箱线图，它表示对[0,1)上的均匀随机变量进行10次观测的五次试验。

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()

其输出如下：

面积图

可以使用Series.plot.area()或DataFrame.plot.area()方法创建面积图。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()

其输出如下：

散点图

可以使用DataFrame.plot.scatter()方法创建散点图。

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')

其输出如下：

饼图

可以使用DataFrame.plot.pie()方法创建饼图。

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)

其输出如下：