Pandas 绘图

绘图

Pandas 使用 plot() 方法来创建图表。

我们可以使用 Matplotlib 库的子模块 Pyplot 在屏幕上将图表可视化。

可以访问本站的 Matplotlib 教程 学习更多的 Matplotlib 知识。

实例

从 Matplotlib 中导入 pyplot 将我们的图表可视化:

#只要三行代码就能使编译器绘制：
import sys
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot()
plt.show()
#只要两行代码就能让我们的编译器能够绘制：
plt.savefig(sys.stdout.buffer)
sys.stdout.flush()

下面的例子都使用的一个叫做 "data.csv" 的 CSV 文件。

下载 CSV 文件，或者在浏览器中查看 CSV 文件

散点图

指定要使用 kind 参数绘制散点图：

kind = 'scatter'

散点图需要 x 轴和 y 轴。

在下面的示例中，我们将 x 轴使用 'Duration'，y 轴使用 'Calories'。

包括如下所示的 x 和 y 参数：

x='Duration'，y='Calories'

实例

import sys
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Calories')
plt.show()
plt.savefig(sys.stdout.buffer)
sys.stdout.flush()

结果

实例

列之间没有关系的散点图：

import sys
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Maxpulse')
plt.show()
plt.savefig(sys.stdout.buffer)
sys.stdout.flush()

结果

直方图

使用 kind 参数来指定你所需要的直方图:

kind = 'hist'

直方图只需要一列。

柱状图显示了每个间隔的频率，例如，在 50 到 60 分钟之间进行了多少次训练？

在下面的示例中，我们将使用 "Duration" 列创建直方图：

实例

#只要三行代码就能使编译器绘制：
import sys
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df["Duration"].plot(kind = 'hist')
plt.show()
#只要两行代码就能让我们的编译器能够绘制：
plt.savefig(sys.stdout.buffer)
sys.stdout.flush()

结果