Pandas绘图函数超详细讲解
目录
- 简介
- 条形图
- 折线图
- 箱线图
- 直方图
- 饼图
- 散点图和六边形分箱图
简介
method | 绘图类别 | method | 绘图类别 |
---|---|---|---|
'line' |
折线图[默认使用] | 'area' |
堆叠面积图 |
'bar' |
纵向条形图 | 'barh' |
横向条形图 |
'kde' |
概率分布图 | 'density' |
概率分布图 |
'box' |
箱线图 | 'hist' |
数据直方图 |
'pie' |
饼图 | ||
'scatter' |
散点图 | 'hexbin' |
六角拼接图 |
其中scatter
和hexbin
只适用于数据帧,即DataFrame
格式。所谓DataFrame
,即数据帧,可以理解为一个表格,如果不考虑表头的话,这个表格就是多维数组。
对于这些图像类别,也可以调用专门封装成的函数进行绘制,例如针对下面这组数据
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5])
s.plot.kde()
完全等价于s.plot(kind='kde')
。
接下来逐个展示这些图表
条形图
pandas中提供横向和纵向两种条形图。
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns=['a','b','c','d','e']) df.plot.bar(title="bar") df.plot.barh(title="barh", stacked=True) plt.show()
barbarh
折线图
df.plot.line(title="line") df.plot.area(title="area") plt.show()
linearea
箱线图
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是:先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数;然后, 连接两个四分位数画出箱体;再将上边缘和下边缘与箱体相连接,中位数在箱体中间。
df.plot.box(title='box') df.plot.kde(title='kde') plt.show()
boxkde
直方图
hist
为数据直方图,多条数据放在一起容易混淆,可以设置透明度alpha
。下面对高斯分布的散点进行绘制,分别绘制其数据直方图和概率密度图,可以看出二者之间的关联性。
rdNormal = np.random.normal rand = np.random.rand df = pd.DataFrame({ i : rdNormal(i,rand(),size=(1000)) for i in range(3)}) df.plot.hist(title='box', bins=30, alpha=0.5) df.plot.density(title='density') plt.show()
histdensity
饼图
饼图对输入数据有一定的限制,即不允许出现负值,故在绘制之前,将df
所有值取绝对值,且不支持多组数据在一个图中绘制,故而需要开启subplot
选项
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3),columns=list('abc'),index=list("ABCDE")) df.plot.pie(title='pie', subplots=True) plt.show()
当然,这个subplots
选项是任何一种图像都可以使用的参数。
散点图和六边形分箱图
散点图是只有数据帧可以调用的绘图方法,共有两类,分别是scatter
和hexbin
,前者是普通的散点图,后者是六边形分箱图,本质上是一种二维的数据直方图。
rdNormal = np.random.normal rand = np.random.rand keys = ['x', 'y', 'c'] datas = { keys[i] : rdNormal(i,rand(),size=(1000)) for i in [0,1,2] } df = pd.DataFrame(datas) df.plot.scatter(x='x', y='y', c='c') df.plot.hexbin(x='x', y='y', gridsize=10) plt.show()
scatter
hexbin
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