Pandas plot出圖

1、創建一個Series

這是一個線性的數據，我們隨機生成1000個數據，Series 默認的 index 就是從0開始的整數，但是這里我顯式賦值以便讓大家看的更清楚

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))
>>> data.cumsum()
>>> data.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001886855E7F0>
>>> plt.show()

就這么簡單，熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一個數據，我們可以使用 plt.plot(x=, y=)，把x,y的數據作為參數存進去，但是data本來就是一個數據，所以我們可以直接plot。 生成的結果就是下圖：

2、Dataframe可視化

我們生成一個1000*4 的DataFrame，並對他們累加

data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(1000,4),
    index=np.arange(1000),
    columns=list("ABCD")
    )
data.cumsum()
data.plot()
plt.show()

這個就是我們剛剛生成的4個column的數據，因為有4組數據，所以4組數據會分別plot出來。


 

除了plot，我經常會用到還有scatter，這個會顯示散點圖，首先給大家說一下在 pandas 中有多少種方法

• bar
• hist
• box
• kde
• area
• scatter
• hexbin

但是我們今天不會一一介紹，主要說一下 plot 和 scatter. 因為scatter只有x，y兩個屬性，我們我們就可以分別給x, y指定數據

ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')

然后我們在可以再畫一個在同一個ax上面，選擇不一樣的數據列，不同的 color 和 label

# 將之下這個 data 畫在上一個 ax 上面

>>>data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001E99493F630>
>>> plt.show()