数据可视化-使用Python进行图表叠加
数据可视化-使用Python进行图表叠加
数据可视化对于分析数据至关重要。如果您无法”看见“数据 - 并以多种方式查看数据 - 那么您将很难分析这些数据。有很多方法可以进行数据可视化，值得庆幸的是，您可以在分析数据过程中使用pandas，matplotlib和seaborn等模块，进行强大的数据可视化转换。
当我得到一个新的数据集时，我喜欢做的事情之一就是尝试将数据点进行相互对比，看看是否能有什么新发现。为此，我喜欢将图表相互叠加以查找数据或者图表中的任何关联。这项工作使用matplotlib模块很容易做到，但是一开始使用双轴可能会有些混乱。
如果您想了解更多关于数据可视化或者是matplotlib模块相关信息，下面列出了一些书籍和网站：
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Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore & Transform Your Data
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Mastering matplotlib
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Matplotlib tutorial
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How to make beautiful data visualizations in Python with matplotlib
我希望看到有关联的数据相互叠加的图表-比如销售收入和销售的部件数量 - 就是是收入与数量的双重叠加。我的一种可视化数据方法的例子如下图1所示。
图1 数据可视化：收入 vs 数量图表叠加
在这个图表中，我们将每月销售收入（蓝线）图表与已售出商品数量图表（多色条形图）进行重叠。这种类型的图表让我可以快速查看项目的收入与数量之间是否存在相关性。
我还没有找到一种快速简单的方法在不破坏数据的基础上构建多色条形图,并且我还需要手动构建每个彩色部分...所以如果您有更好的方式，请告诉我。
例子
下面是构建此图表的代码，数据来源（https://pythondata.com/wp-content/uploads/2017/06/sales.csv）
以上只是使用python进行数据可视化的一种方法。希望它是您可能没有想到的方法的一个好例子。
英文原文：https://pythondata.com/visualizing-data-overlaying-charts/
译者：少年