Python数据分析(四)——plot方法

简介: Python数据分析(四)——plot方法

Series和DataFrame都有一个用于生成图表的plot方法,该方法是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装,使得创建可视化图形变得容易。

plot方法默认为线形(kind='line');

  • 使用kind='bar'(垂直柱状图)或kind='barh'(水平柱状图)可生成柱状图,Series和DataFrame的索引将用作X(bar)或Y(barh)刻度
  • 使用kind='hist'可生成直方图(histogram),直方图是一种可以对值频率进行离散化的柱状图
  • 使用kind='kde'生成KDE(Kernel Density Estimate)密度图
  • 使用kind='pie'生成饼图
  • 使用kind='scatter'生成散点图
  • 使用kind = 'box'生成盒图

Series.plot方法的参数如下:

  • label:用于图例的标签
  • ax: 要在其上进行绘制的matplotlib subplot对象。如果没有设置,则使用当前matplotlib subplot
  • kind: 可以是’line’, ‘bar’, ‘barh’, ‘kde’
  • style: 将要传给matplotlib的风格字符串
  • logy: 在Y轴上使用对数标尺
  • use_index: 将对象的索引用作刻度标签
  • xticks: 用作X轴刻度的值
  • yticks: 用作Y轴刻度的值
  • xlim: X轴的界限
  • ylim: Y轴的界限

DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项,如下表:

  • subplots:将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中
  • sharex:如果subplots=True,则共用同一个X轴,包括刻度和界限
  • sharey: 类似于sharex
  • figsize: 表示图像大小的元组
  • title: 表示图像标题的字符串
  • legend: 添加一个subplot图例(默认为True)
  • sort_columns: 以字母表顺序绘制各列,默认使用前列顺序
相关文章
|
3天前
|
C++ 开发者 Python
实现Python日志点击跳转到代码位置的方法
本文介绍了如何在Python日志中实现点击跳转到代码位置的功能,以提升调试效率。通过结合`logging`模块的`findCaller()`方法记录代码位置信息,并使用支持点击跳转的日志查看工具(如VS Code、PyCharm),开发者可以从日志直接点击链接定位到出错代码,加快问题排查。
12 2
|
3天前
|
索引 Python
Python 中寻找列表最大值位置的方法
本文介绍了Python中找列表最大值及其位置的三种方法:1) 使用内置`max()`和`index()`函数;2) 通过循环遍历;3) 利用`enumerate()`函数和生成器表达式。每种方法均附有示例代码,其中`enumerate()`方法在保证效率的同时代码更简洁。
24 2
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(下)
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归
5 1
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 BI
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(上)
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归
12 0
|
1天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
Python数据分析 | 线性回归
Python数据分析 | 线性回归
8 1
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
10个 Python 小技巧,覆盖了90%的数据分析需求!_countries_lat_lon
10个 Python 小技巧,覆盖了90%的数据分析需求!_countries_lat_lon
|
1天前
|
数据采集 人工智能 数据挖掘
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
|
3天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python和Pandas库优化数据分析流程
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要依据。Python作为一种强大且易于上手的编程语言,配合Pandas这一功能丰富的数据处理库,极大地简化了数据分析的流程。本文将探讨如何利用Python和Pandas库进行高效的数据清洗、转换、聚合以及可视化,从而优化数据分析的流程,提高数据分析的效率和准确性。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
|
3天前
|
SQL 数据采集 数据挖掘
构建高效的Python数据处理流水线:使用Pandas和NumPy优化数据分析任务
在数据科学和分析领域,Python一直是最受欢迎的编程语言之一。本文将介绍如何通过使用Pandas和NumPy库构建高效的数据处理流水线,从而加速数据分析任务的执行。我们将讨论如何优化数据加载、清洗、转换和分析的过程,以及如何利用这些库中的强大功能来提高代码的性能和可维护性。