graphpad做折线图坐标轴数字_pandas做数据可视化具体操作，快来看看吧

常见的数据可视化库有:

• matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。
• seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib
• pyecharts 上面的两个库都是静态的可视化库，而pyecharts有很好的web兼容性，可以做到可视化的动态效果。

但是在数据科学中，几乎都离不开pandas数据分析库，而pandas可以做

• 数据采集 如何批量采集网页表格数据？
• 数据读取 pd.read_csv/pd.read_excel
• 数据清洗(预处理) 理解pandas中的apply和map的作用和异同
• 可视化，兼容matplotlib语法(今天重点)

在本文我们可以学到用pandas做

• 导入数据
• 绘制最简单的图plot()
• 多个y的绘制图
• 折线图、条形图、饼形图和散点图绘制
• 统计信息绘图
• 箱型图
• 轴坐标刻度
• plot()更多精细化参数
• 可视化结果输出保存

准备工作

如果你之前没有学过pandas和matpltolib,我们先安装好这几个库

!pip3 install numpy!pip3 install pandas!pip3 install matplotlib

已经安装好，现在我们导入这几个要用到的库。使用的是伦敦天气数据，一开始我们只有12个月的小数据作为例子

#jupyter notebook中需要加这行代码%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd#读取天气数据df = pd.read_csv('data/london2018.csv')df

plot最简单的图

选择Month作为横坐标，Tmax作为纵坐标，绘图。

大家注意下面两种写法

#写法1df.plot(x='Month', y='Tmax')plt.show()

• 横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month
• 纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax

折线图

上面的图就是折线图，折线图语法有三种

• df.plot(x='Month', y='Tmax')
• df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line')
• df.plot.line(x='Month', y='Tmax')

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

上面的折线图中只有一条线， 如何将多个y绘制到一个图中

比如Tmax， Tmin

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

条形图

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()

更多数据

一开头的数据只有12条记录(12个月)的数据，现在我们用更大的伦敦天气数据

import pandas as pddf2 = pd.read_csv('data/londonweather.csv')df2.head()

df2.Rain.describe()

count    748.000000mean      50.408957std       29.721493min        0.30000025%       27.80000050%       46.10000075%       68.800000max      174.800000Name: Rain, dtype: float64

上面一共有748条记录, 即62年的记录。

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()

加标题

给可视化起个标题

df.plot(kind='bar',         y=['Tmax', 'Tmin'], #2个变量可视化         subplots=True,   #多子图并存         layout=(1, 2),   #子图排列1行2列         figsize=(20, 5),#图布的尺寸         )  #标题plt.show()

保存结果

可视化的结果可以存储为图片文件

df.plot(kind='pie', y='Rain', legend=False, figsize=(10, 5), )plt.savefig('img/pie.png')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

查看plot参数可以使用help

import pandas as pdhelp(pd.DataFrame.plot)

最后

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的graphpad做折线图坐标轴数字_pandas做数据可视化具体操作，快来看看吧的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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