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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表!

2019-11-03 20:52:37   作者:匿名   点击:3997

小咋编译整理好了

Qbitai

数据可视化原本是一个非常复杂的过程,但是随着熊猫数据框plot()函数的出现,很容易创建可视化图形。

对数据帧进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的简单包装,它可以帮助您在绘制过程中保存那些长的matplotlib代码。

最近,一位来自印度的小弟弟,以2019年世界幸福指数数据为例,详细描述了在大熊猫体内设置plot()函数各种参数的小技巧。掌握这些技能后,你还可以画出彩色的视觉图表。

输入数据

在绘制图形之前,我们首先需要导入csv文件:

这个csv图标的内容是每个国家根据不同维度评估的幸福指数(参见文章末尾的数据下载地址):

数据框中某些列的名称相当长,可以重命名以使它们更简洁:

绘制条形图、散点图和其他常用图表

从最近的简单直方图开始,只计算腐败程度、自由度、宽容、社会支持等维度。

直接写名字太麻烦了吗?没关系,我们也可以用列的数量来画,例如,上面四列分别是7、6、8和5:

在上面的代码中,kind =' bar ',所以绘制的图是直方图。如果我们将参数更改为kind =' line ',则绘制的图形是线性图形。

同样,如果您将参数更改为kind =' line ',您也可以绘制一个方框图:

对于散点图,设置种类=“散点图”,绘制腐败程度和自由度之间的关系,并使用颜色=“r”将点定义为红色:

此外,pandas还有一个辅助功能panels . ploting . table,它从数据框创建一个表,并将其添加到matplotlib轴实例中。

轴的设置

数值范围

使用xlim和ylim参数设置X轴和Y轴的范围。在折线图中,我们将x轴设置为0到20,y轴设置为0到100。

x,y标度

有时坐标轴上的刻度不理想,我们希望在上面标出我们喜欢的数值。

例如,对于X轴,我们希望标记0、10、15和20。对于y轴,我们希望标记0、50、70和100个值,这些值可以在XT signes和yticks参数中列出。

但是,当值太多时,使用列表绘制坐标比例的方法很麻烦,因此我们也可以通过指定比例间隔来绘制坐标轴,例如指定X轴之间的间隔为1,Y轴之间的间隔为10:

如果我们不想看到坐标轴上的数字,我们想改为设置标签。我们还可以将X轴标签更改为文本标签“低、中、高”。

对数坐标

如果数据的跨度范围很大,跨越几个数量级,那么数据不能用线性坐标很好地显示。此时,我们需要使用对数坐标。设置方法是将逻辑或逻辑设置为真。

如果我们只想将x轴设置为对数坐标,而y轴保持线性坐标,那么

其他高级用法

您可以使用堆叠参数绘制带有条形图的堆叠图。这里,我们画出堆栈的水平条。堆叠设置为true。

将网格参数设置为true,将网格添加到图表中。

使用子图参数,还可以绘制子图,根据需要指定行数和列数以及图的数量。

在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。当子情节设置为true时,可以通过设置一组标题的值将标题添加到列表中。

原始链接:

http://Kano ki . org/2019/09/16/data frame-visualization-with-panels-plot/

表单的下载地址:

http://www . kaggle . com/promptcudhq/world-happy-report-2019/version/1

-完毕-

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