pandas-matplotlib 画图初级教程。

摘要

本文主要是关于在pandas中如何画图（柱状图、曲线图等等）的一个简单教程。pandas 中画图其实也是利用了matplotlib库。所以会matplotlib库的下面的内容可以不用看了。

1.如何画柱状图？

1.1情景一

假如我们有一个数据集data，我们想统计data中某一列(feature)中每个值出现的次数，并给出柱状图分布。我们可以这样做：

需要用到的库：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt 

data['feature'].value_counts()

统计完后，每个取值的总数就有了，下面我想把这个转化成柱状图。可以在上面那句程序的后面直接实现。

newdata['feature'].value_counts().plot.bar()

把图画出来显示出来

plt.show()

画到这里，我们可以发现，这个图很单调。下面我可以设置每个柱子不同的颜色。也非常简单。

newdata['feature'].value_counts().plot.bar(color=['green','red','tan','blue','black'])

plt.show()

matlib所有颜色的取值都在这个链接里，自行参考：所有颜色的取值

来这里，好看多了，但是总感觉少了点东西，我们可以考虑加上图例。图例的作用可以补充说明每个柱子代表什么。

我只要输入：

import matplotlib.patches as mpatches

newdata['feature'].value_counts().plot.bar(color=['green','red','tan','blue','black'])

patch=[]patch.append(mpatches.Patch(color='green', label='sample_1'))patch.append(mpatches.Patch(color='red', label='sample_2'))patch.append(mpatches.Patch(color='tan', label='sample_3'))patch.append(mpatches.Patch(color='blue', label='sample_4'))patch.append(mpatches.Patch(color='black', label='sample_5'))

plt.legend(handles=patch)plt.show()

上面这一部分是每个图例的颜色（color），已经图例的内容（label）

其实到这里信息已经很充足，但是，还是漏了一个直观的信息，就是每个柱子的高度。

具体可以这样实现：

首先把每个柱子的宽度（width）设置成1，在bar()里面添加一个参数即可。

newdata['feature'].value_counts().plot.bar(width=1,color=['green','red','tan','blue','black'])

然后在每个柱子上的0.05高(可以自己设置)上显示柱子的高度。

for i,__ in enumerate(newdata['feature'].value_counts(sort=False).values.tolist()):    plt.text(i,__+0.05, '%.0f' % __, ha='center', va= 'bottom',fontsize=15)

这里简单的解释一下。

plt.text(x,y,s)

x是显示文字的横坐标，y是纵坐标,s是显示的内容。

因此，在上面我们设置每个柱子的宽度是1，故每隔一个单位，就需要显示一次，每次显示的高度即纵坐标就是这个柱子的高度（取值个数）

最后我们得到这个图：

2.未完待续.......