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Pandas-可视化详解

分类: 文章 • 2024-07-10 16:46:58

　

目录

　　1.折线图

　　2. 柱状图

　　3. 直方图

　　4.箱线图

　　5.区域图

　　6.散点图

       7.饼图

　　8.六边形容器图

数据分析的结果不仅仅只是你来看的，更多的时候是给需求方或者老板来看的，为了更直观地看出结果，

数据可视化是必不可少的一个环节。这里带大家来看下一些常用的图形的画法。

　　数据准备

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# 导入相关库

import numpy as np

import pandas as pd

 

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

# matplotlib.style.use("ggplot")

%matplotlib inline #总结：%matplotlib inline 可以在Ipython编译器里直接使用，功能是可以内嵌绘图，并且可以省略掉plt.show()这一步。

 

np.random.seed(100)

Pandas 的数据可视化的实现底层依赖于 matplotlib，所以画图时很多基础知识需要涉及到 matplotlib。
画图其实就是跟各种数字打交道，这里我们先给伪造一些数据。

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df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 10, (10, 3)), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=10), columns=list("ABC"))

df = df.cumsum()

df.head()

Out[112]:

            A   B   C

2000-01-01 -2  -7  -3

2000-01-02  3  -1  -3

2000-01-03 -5  -9 -11

2000-01-04 -1 -17  -4

2000-01-05  5 -12 -10

　　1.折线图

　　生成数据之后，我们看下如何进行画图。其实非常简单的，调用 plot 方法就可以看到画图的结果了。默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。通过折线图可以看出数据随着某个变量的变化趋势。

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df.plot()

Pandas-可视化详解

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df.plot(x="A",y="C")

　　Pandas-可视化详解

　　2. 柱状图

　　通过柱状图可以对比多个值的差别。如果想要画出柱状图，可以将参数 kind 设置为 bar 或者 barh。

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df.plot(kind="bar")

plt.show()

Pandas-可视化详解

可以看到，设置 kind="bar" 之后，图形以索引为 x 轴， 列为 y 轴。

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df.plot(kind="barh")

plt.show()

Pandas-可视化详解

可以看到，设置 kind="barh" 之后，图形以列为 x 轴， 索引为 y 轴。同样我们也可以自己指定 x 轴和 y 轴。

 

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#自己设定x轴y轴

df.plot(kind="bar",x="A",y=["B","C"])

plt.show()

　Pandas-可视化详解

#此外，如果想要生成堆叠条形图的haunted，可以设置参数 stacked=True。

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df.plot(kind="bar",stacked=True)

plt.show()

　Pandas-可视化详解

　　3. 直方图

　　直方图是一种展示数据频数/率的特殊的柱状图。如果想要画出直方图，可以将参数 kind 设置为 hist。可以通过设置参数 bins 来改变 bin 的大小。

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df.plot(kind="hist")

plt.show()

Pandas-可视化详解

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df.plot(kind="hist",bins=5)

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

　　4.箱线图

通过箱线图可以展示出分位数，具体包括上四分位数、下四分位数、中位数以及上下5%的极值。如果想要画出箱线图，可以将参数 kind 设置为 box。

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df.plot(kind="box")

plt.show()

Pandas-可视化详解

　　5.区域图

　　如果想要画出区域图，可以将参数 kind 设置为 area。默认情况下，区域图是堆积的，要生成堆积的区域图图，每列必须全部为正值或全为负值。

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df.abs().plot(kind="area")

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

想要生成不堆积的区域图，设置参数 stacked=False 即可。

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df.plot(kind="area", stacked=False)

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

　　6.散点图

　　如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。

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df.plot(kind="scatter", x="A", y="B")

plt.show()

　Pandas-可视化详解

可以设置参数 c 作为列的名称以为每个点提供颜色。

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df.plot(kind="scatter", x="A", y="B", c="C")

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

#如果想要在单个轴上绘制多个列组，需要指定 ax。

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ax = df.plot(kind="scatter", x="A", y="B", color="blue")

df.plot(kind="scatter", x="C", y="B", color="green", ax=ax)

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

7.饼图

如果想要画出饼图，可以将参数 kind 设置为 scatter。

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a = df.A[:5]

a.abs().plot.pie(subplots=False,figsize=(4,4))

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

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a.abs().plot.pie(subplots=True,figsize=(4,4))

plt.show()

Pandas-可视化详解

如果想要自动计算出比例，可以设置参数 autopct。

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a.abs().plot.pie(subplots=True, figsize=(4, 4), autopct="%.2f")

plt.show()

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　　8.六边形容器图

　　在绘制散点图时，如果数据过于密集，则无法单独绘制出每个点，这时候可以考虑 Hexbin 图。
　　其中，左边坐标表示的是值的分布，右边坐标表示的是数据量大小与颜色的对比。一个有用的关键字参数是 gridsize ; 它控制x方向的六边形数量，并且默认为100.较大的格栅意味着更多的较小的分区。

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df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=["A", "B"])

df["B"] = df["B"] + np.arange(1000)

df.plot(kind="hexbin", x="A", y="B", gridsize=10)

plt.show()

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df.plot(kind="hexbin", x="A", y="B", gridsize=20)

plt.show()

　　Pandas-可视化详解

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