python的ggplot库实例

说实话，第一次听说还有python的ggplot库，真的是好激动，真心感谢那些开源的作者！以前用R的原因，除了因为语法简洁，各种好用的包，还有一个原因就是R的ggplot2库，画出的图漂亮，操作清晰明了。现在居然发现了还有python的ggplot库，于是果断安装了，测试了一下，虽然有些功能还不太完善，但普通作图已经足够了。
ps:没有使用qplot，因为我觉得使用qplot还不如使用ggplot,ggplot更灵活也比较简洁。

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下面贴出一些实例吧:)

ggplot实例

准备数据

# -*- coding:utf-8 -*-# 准备数据import ggplot as gp # 不太喜欢import *import pandas as pdmeat = gp.meat

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散点图

p=gp.ggplot(gp.aes(x='date',y='beef'),data=meat)+gp.geom_point(color='red')+gp.ggtitle(u'散点图')print p

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折线图

p=gp.ggplot(gp.aes(x='date',y='beef'),data=meat)+gp.geom_line(color='blue')+gp.ggtitle(u'折线图')print p

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散点+折线

p=gp.ggplot(gp.aes(x='date',y='beef'),data=meat)+gp.geom_point(color='red')+gp.geom_line(color='blue')+gp.ggtitle(u'折线图')print p

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多变量

# 将想要表达的变量组成一列meat_lng = pd.melt(meat[['date','beef','pork','broilers']],id_vars='date')# meat_lng包含了date,value（变量的值组成的列）,variable（变量的名称组成的列）p = gp.ggplot(gp.aes(x='date',y='value',colour='variable'),data=meat_lng)+\    gp.geom_point()+gp.geom_line()print p

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标记

p = gp.ggplot(gp.aes(x='date',y='beef',size='pork',colour='veal'),data=meat)+gp.geom_point()print p

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分面

meat_lng = pd.melt(meat[['date','beef','pork','broilers']],id_vars='date')p = gp.ggplot(gp.aes(x='date',y='value',colour='variable'),data=meat_lng)+gp.geom_point()+gp.facet_wrap('variable')print p

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条形图

p = gp.ggplot(gp.aes(x='beef'),data=meat)+gp.geom_histogram()print p

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条形图+分面

meat_lng = pd.melt(meat[['date','beef','pork']],id_vars='date')p = gp.ggplot(gp.aes(x='value'),data=meat_lng)+gp.facet_wrap('variable')+gp.geom_histogram()print p

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总结

其实ggplot画图和plot(x,y)的逻辑是一样的（个人理解），对于分面，其实就是将想要表达的变量组成为一个变量，然后对这个变量按变量名分类。