python:matplotlib数据可视化案例

import pandas as pd //数据处理
import matplotlib.pyplot as plt //绘图常用的库

引入文件
当文件数据和本身代码保存的位置不是同个文件下，就用绝对路径
引入文件的文件路径，前面加个r’ ’

df.head()

使用value_counts()函数对地段进行分析
df[‘地段’].value_counts()

绘制条形图
图标类型:kind;
条形图:bar;
legend函数:添加图例；
为图标添加标题:title

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
%matplotlib inline
#让中文和负号的正常显示
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False
#绘制地图
df[‘地段’].value_counts().plot(kind=‘bar’,legend=True,title=‘上海徐汇区二手房在售数量分布区域’)

barh水平图
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
%matplotlib inline
#让中文和负号的正常显示
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False
#绘制地图
df[‘地段’].value_counts().plot(kind=‘barh’,legend=True,title=‘上海徐汇区二手房在售数量分布区域’)

笔记笔记：
养成一个好习惯：
pandas处理好数据，用matplotlib.plot中的plt方法进行绘图