首页 > 其他分享 >df.plot绘图基本操作参考

df.plot绘图基本操作参考

时间:2022-09-30 17:12:28浏览次数:48  
标签:plot None plt show df kind 基本操作

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
 
#读取天气数据
df = pd.read_csv('data/london2018.csv')
df

 

 

  1.  折线图

单个y值

df.plot.line(x='Month', y='Tmax')
plt.show()

  

 

 

 

#grid绘制格线

df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True)
plt.show()

  

 

 

多个y值

df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin'])
plt.show()

  

 

 

条形图/柱状图

垂直柱状图

df.plot(x='Month',y='Rain',kind='bar')
#同样还可以这样画
#df.plot.bar(x='Month', y='Rain')
plt.show()

  

 

 

水平条形图

bar环卫barh,就可以将条形图变为水平条形图

df.plot(x='Month', y='Rain', kind='barh')
#同样还可以这样画
#df.plot.bar(x='Month', y='Rain')
plt.show()

 

 

多个变量的条形图

df.plot(kind='bar', x = 'Month', y=['Tmax', 'Tmin'])
plt.show()

 

 

散点图

df.plot(kind='scatter', x = 'Month', y = 'Sun')
plt.show()

 

 

饼形图

df.plot(kind='pie', y='Sun')
plt.show()

 

 

上图绘制有两个小问题:

  • legend图例不应该显示
  • 月份的显示用数字不太正规
df.index = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']
df.plot(kind='pie', y = 'Sun', legend=False)
plt.show()

 

 

箱型图

df2.plot.box(y='Rain')
#df2.plot(y='Rain', kind='box')
plt.show()

 

 

直方图

df2.plot(y='Rain', kind='hist')
#df2.plot.hist(y='Rain')
plt.show()

 

 

 

纵坐标的刻度可以通过bins设置

df2.plot(y='Rain', kind='hist', bins=[0,25,50,75,100,125,150,175, 200])
#df2.plot.hist(y='Rain')
plt.show()

 

多图并存

df.plot(kind='line', 
        y=['Tmax', 'Tmin', 'Rain', 'Sun'], #4个变量可视化
        subplots=True,   #多子图并存
        layout=(2, 2),   #子图排列2行2列
        figsize=(20, 10)) 
#图布的尺寸
plt.show()

 

df.plot(kind='bar',
         y=['Tmax', 'Tmin', 'Rain', 'Sun'], #4个变量可视化
         subplots=True,   #多子图并存
         layout=(2, 2),   #子图排列2行2列
         figsize=(20, 10)) 
#图布的尺寸
plt.show()

 

df.plot更多参数

df.plot(x, y, kind, figsize, title, grid, legend, style)
x 只有dataframe对象时,x可用。横坐标
y 同上,纵坐标变量
kind 可视化图的种类,如line,hist, bar, barh, pie, kde, scatter
figsize 画布尺寸
title 标题
grid 是否显示格子线条
legend 是否显示图例
style 图的风格

 

 

一、介绍
使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。

二、df.plot()
DataFrame.plot(x=None, y=None, kind=‘line’, ax=None, subplots=False,
sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None,
use_index=True, title=None, grid=None, legend=True,
style=None, logx=False, logy=False, loglog=False,
xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None,
fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None,
xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False,
secondary_y=False, mark_right=True, **kwds)

2.1 df.plot()不带参数
(1)默认画折线图
(2)默认基于索引画所有列

 

 

 

 

 

 

 

以上截图参考:https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/105725777

 

标签:plot,None,plt,show,df,kind,基本操作
From: https://www.cnblogs.com/Li-JT/p/16745524.html

相关文章

  • Java: 压缩PDF文档
    PDF文档在日常工作中应用广泛,经常用于保存公司文件,电子图书或网络资料等大篇幅内容。然而,内容过多往往也会导致PDF文件过大,不便于其保存和发送。在这种情况下,我们可以选择......
  • pandas中绘图函数plot的使用以及cumsum()函数
     从最简单的开始,如果要绘制一条数据的线性图。因为Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。对于一条Series数据,直接plot()就能获得一张线性图了data=......
  • 驱动开发:通过ReadFile与内核层通信
    驱动与应用程序的通信是非常有必要的,内核中执行代码后需要将其动态显示给应用层,但驱动程序与应用层毕竟不在一个地址空间内,为了实现内核与应用层数据交互则必须有通信的方......
  • 驱动开发:通过ReadFile与内核层通信
    驱动与应用程序的通信是非常有必要的,内核中执行代码后需要将其动态显示给应用层,但驱动程序与应用层毕竟不在一个地址空间内,为了实现内核与应用层数据交互则必须有通信的方法......
  • 【c语言编程基础】结构体单向链表的基本操作
    前言 关注点 code#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>//strcat#defineSize4typedefstructTable{intlen;intsize;......
  • Chromedp简单使用,实现截图和打印pdf
    goChromedp简介Chromedp简单使用,实现截图和打印pdf使用gogetgithub.com/wms3001/goChromedp实例截图goChr:=&GoChromedp{}goChr.Url="https://www.oschina.net"goChr.......
  • 解决df.to_csv 时增加重复双引号的问题
    df.to_csv("test.csv",sep='|',quoting=csv.QUOTE_NONE,index=False,header=True)转载自df.to_csv时双引号导致的问题解决-灰信网(软件开发博客聚合)(freesion.com)......
  • Android Telephony原理解析与开发指南 pdf
    高清扫描版下载链接:https://pan.baidu.com/s/1KquarYDUwgixgx4u9vhsFA点击这里获取提取码 ......
  • Android编程权威指南 pdf
    高清扫描版下载链接:https://pan.baidu.com/s/123e8Z0K6o3DOM82LbasRUg点击这里获取提取码 ......
  • Apache Spark源码剖析 pdf
    高清扫描版下载链接:https://pan.baidu.com/s/1ho509WqYxsS6twPUD2tyiw点击这里获取提取码 ......