pandas中的繪圖函數

Series和DataFrame都有一個用於生成各類圖表的plot方法。默認情況下，它們所生成的是線形圖

線形圖

s = Series(data=np.random.randint(0,10, size=10))
s.plot()

柱狀圖

Series柱狀圖示例,kind = 'bar'/'barh'

s.plot(kind='bar')

s.plot(kind='barh')

 

DataFrame柱狀圖示例

df.plot(kind='bar')

直方圖

rondom生成隨機數百分比直方圖，調用hist方法

• 柱高表示數據的頻數，柱寬表示各組數據的組距

• 參數bins可以設置直方圖方柱的個數上限，越大柱寬越小，數據分組越細致

• 設置normed參數為True，可以把頻數轉換為概率

s.plot(kind='hist')

kde圖：核密度估計，用於彌補直方圖由於參數bins設置的不合理導致的精度缺失問題

s.plot(kind='hist',bins=10,density=True) s.plot(kind='kde')

繪制一個由兩個不同的標准正態分布組成的的雙峰分布

n1 = np.random.normal(loc=10, scale=5, size=1000)
n2 = np.random.normal(loc=50, scale=7, size=1000)
n = np.hstack((n1,n2))
s = Series(data=n)
s.plot(kind='hist',bins=100,density=True)
s.plot(kind='kde')

 

散布圖

散布圖 散布圖是觀察兩個一維數據數列之間的關系的有效方法,DataFrame對象可用

使用方法： 設置kind = 'scatter'，給明標簽columns

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

散布圖矩陣，當有多個點時，兩兩點的關系

使用函數：pd.plotting.scatter_matrix(),

• 參數diagnol：設置對角線的圖像類型

pd.plotting.scatter_matrix(df)
​
pd.plotting.scatter_matrix(df, figsize=(16,16), diagonal='kde')

 

餅圖

df.plot(kind='pie', autopct='%.2f%%')