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Pandas plot 出图

numpy 虚幻 221℃ 0评论

安装:

pip install matplotlib

这次我们讲如何将数据可视化. 首先import我们需要用到的模块,除了 pandas,我们也需要使用 numpy 生成一些数据,这节里使用的 matplotlib 仅仅是用来 show 图片的, 即 plt.show()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

今天我们主要是学习如何 plot data

创建一个Series

这是一个线性的数据,我们随机生成1000个数据,Series 默认的 index 就是从0开始的整数,但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚

# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))

# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.cumsum()

# pandas 数据可以直接观看其可视化形式
data.plot()

plt.show()

就这么简单,熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一个数据,我们可以使用 plt.plot(x=, y=),把x,y的数据作为参数存进去,但是data本来就是一个数据,所以我们可以直接plot。 生成的结果就是下图:

1b3132b5dee1f956d53a84d33050c11a - Pandas plot 出图

Dataframe 可视化

我们生成一个1000*4 的DataFrame,并对他们累加

data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(1000,4),
    index=np.arange(1000),
    columns=list("ABCD")
    )
data.cumsum()
data.plot()
plt.show()

0dd2ceaa0db9a42ee9cefe0e8ea787c5 - Pandas plot 出图

这个就是我们刚刚生成的4个column的数据,因为有4组数据,所以4组数据会分别plot出来。plot 可以指定很多参数,具体的用法大家可以自己查一下这里

除了plot,我经常会用到还有scatter,这个会显示散点图,首先给大家说一下在 pandas 中有多少种方法

  • bar
  • hist
  • box
  • kde
  • area
  • scatter
  • hexbin

但是我们今天不会一一介绍,主要说一下 plotscatter. 因为scatter只有xy两个属性,我们我们就可以分别给x, y指定数据

ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')

然后我们在可以再画一个在同一个ax上面,选择不一样的数据列,不同的 colorlabel

# 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面
data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)
plt.show()

下面就是我plot出来的图片

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这就是我们今天讲的两种呈现方式,一种是线性的方式,一种是散点图。

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