03_4Pandas_绘图

来源：互联网发布：jqplot 动态数据编辑：程序博客网时间：2024/06/10 16:54

Pandas的绘图函数

说起绘图，之前的笔记中讲过Matplotlib。这是相对“低级”的绘图工具，需要自己完成基础组件的组装，如图例，标题，标签。

本文要介绍的是Pandas绘图函数，它会更高效，更简单，只需要根据数据的索引，标签进行绘图。

这里主要介绍3类图像的绘制：线形图，柱状图，散布矩阵。

了解与学习更多pandas绘图的知识，可以参看链接：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/visualization.html

import pandas as pdimport numpy as np%matplotlib inline

1. 线形图

1.1 Series绘制线形图

# 创建Seriesser_obj = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum())ser_obj.head()

0   -1.8282821   -2.6396942   -2.0371593   -2.0402134   -2.962847dtype: float64

# 直接绘制这个Seriesser_obj.plot()

output_4_1.png-11.4kB

1.2 DataFrame绘制线形图

DataFrame绘制线性图时，会将每一列作为一条线，所有列的线都放在一个二维坐标内。

df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])print df_obj.head()

          a         b         c         d         e0 -0.880582  0.223965 -0.834795  2.861881  0.7015451 -0.130621  1.550147 -0.043491 -0.557272  1.4898582  0.773101 -0.182104 -0.531463  0.972442 -1.2441603  1.312999  0.650941 -1.653722 -0.320968 -0.4968114  0.197994  2.521857 -0.198388  0.218862  0.984968

df_obj.plot()

output_7_1.png-26.2kB

png

2. 柱状图

2.1 Series绘制柱状图

ser_obj.plot(kind='bar')  # 选择bar表示纵向的柱状图

output_9_1.png-4.4kB

2.2 DataFrame绘制柱状图

df_obj.plot(kind='barh') # 选择barh表示横向的柱状图

output_11_1.png-6.1kB

png

3. 散点图

pd.scatter_matrix(df_obj)

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a6355250>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a629e6d0>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a6220650>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a6202c10>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a6184dd0>],       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a61a6910>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a6074c10>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5ff8a90>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5f69190>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5eeb110>],       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5e52050>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5e45f90>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5d8a110>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5d35e10>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5cbac90>],       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5c1de90>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5ba0d10>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5b09a10>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5afbe50>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5a81cd0>],       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a59e8c10>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a5969a90>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a58d0790>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a585c890>,        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe9a57de710>]], dtype=object)

output_13_1.png-13.8kB

注：部分例子来自于小象学院Robin课程

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