Pandas可视化（一）：pandas.Series.plot
Pandas可视化（一）：pandas.Series.plot
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本文目录：
- 1. 前言
- 1.1 基本介绍
- 1.2 运行环境
- 2. 参数详解
- 3. 演示案例
1. 前言
1.1 基本介绍
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。Series 和 DataFrame 是Pandas 中最主要的数据结构，使用Pandas 就是使用 Series 和 DataFrame 来构造原始数据。
在时序分析中一般而言我们会将原始数据构造为 Series 数据结构，其中索引为时间序列的时间列，而值列则是相对应的数据结果，比如股票价格，订单数量等等。
为了在进行时序分析的过程中，方便地查看数据的变化过程，以及时序的特征，本文对 Series 的 plot 方法进行介绍。
Series 的 plot 方法直接调用的就是 matplotlib（最基础，最实用的绘图库） 的标准接口，实际上从该方法的设计初衷就可以发现，它就是为了简化使用 Pandas 进行数据处理时候对数据的可视化分析。
1.2 运行环境
- 操作系统： win10
- python版本：3.7.0
- Anaconda：3.5.1
- numpy版本 ：1.15.1（最新0.16）
- pandas版本：0.23.4（最新0.24）
2. 参数详解
参数 | 描述 |
|---|---|
data | 数据序列Series |
kind | 图类型：折线图，柱形图，横向柱形图，直方图，箱线图，密度图，面积图，饼图 |
ax | matplotlib axes 对象，默认使用gca() |
figsize | 图像尺寸，tuple(宽度，高度)，注意这里的单位是英寸 |
use_index | 是否使用索引作为x刻度标签 |
title | 标题 |
grid | 网格线 |
legend | 图例 |
style | 线的样式 |
logx | x轴使用对数刻度 |
logy | y轴使用对数刻度 |
loglog | x,y轴都使用对数刻度 |
xticks | x轴刻度标签 |
yticks | y轴刻度标签 |
xlim | 横轴坐标刻度的取值范围 |
ylim | 纵轴坐标刻度的取值范围 |
rot | 改变刻度标签（xticks, yticks）的旋转度 |
fontsize | 设置刻度标签（xticks, yticks）的大小 |
position | 柱形图的柱子的位置设置 |
table | 将数据以表格的形式展示出来 |
yerr | 带误差线的柱形图 |
xerr | 带误差线的柱形图 |
lable | 列的别名，作用在图例上 |
secondary_y | 双 y 轴，在右边的第二个 y 轴 |
mark_right | 双 y 轴时，在图例中的列标签旁增加显示 (right) 标识 |
**kwds | matplotlib plot方法的其他参数 |
3. 演示案例
引入包
简单查看plot方法帮助信息
构建一个时间序列
折线图
图例
坐标轴刻度
显示样式：网格，标题，画布，字体
折线图线型
其他参数
就是matplotlib中对图像控制的更多参数，因为Series的plot方法只是简单设置了常用控制参数，便于简单作图，如果需要输出为更美观的图像，需要做其他更多的参数控制。这里引入额外的color参数来控制线的颜色。
刻度线
表格显示
柱形图
柱形图带误差
横向柱形图
直方图
箱线图
密度图
选择 kde 和density 都是密度图，两者等价
面积图
需要特别注意，传入的所有值的符号要相同
饼图
需要特别注意需要传入的值都为正数
本文完整代码：
https://github.com/firewang/lingweilingyu/blob/master/pandas.Series.plot.ipynb
参考网址：
- http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.plot.html
- http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html
- https://matplotlib.org/gallery/index.html