精选3种张炫酷的动态交互式图表，Pandas一键生成，通俗易懂
原创精选3种张炫酷的动态交互式图表，Pandas一键生成，通俗易懂
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大家好！
今天来讲一下如何用一行代码在DataFrame数据集当中生成炫酷的动态交互式的图表，我们先来介绍一下这次需要用到的模块cufflinks
模块的安装
涉及到安装，直接pip install即可
pip install cufflinks导入模块，并查看相关的配置
我们导入该模块，看一下目前的版本是在多少
cf.__version__output
'0.17.3'目前该模块的版本已经到了0.17.3，也是最新的版本，然后我们最新版本支持可以绘制的图表有哪些
cf.help()output
Use 'cufflinks.help(figure)' to see the list of available parameters for the given figure.
Use 'DataFrame.iplot(kind=figure)' to plot the respective figure
Figures:
bar
box
bubble
bubble3d
candle
choroplet
distplot
.......从上面的输出我们可以看到，绘制图表大致的语法是df.iplot(kind=图表名称)而如何我们想要查看某个特定图表绘制时候的参数，例如柱状图bar参数有哪些，可以这么做
cf.help('bar')柱状图
我们先来看一下直方图图表的绘制，首先来创建一个数据集用于图表的绘制
df2 = pd.DataFrame({'Category':['A','B','C','D'],
'Values':[95,56,70,85]})
df2output
Category Values
0 A 95
1 B 56
2 C 70
3 D 85然后我们来绘制直方图
df2.iplot(kind='bar',x='Category',y='Values',
xTitle = "Category",yTitle = "Values",
title = "直方图")output
其中的x参数上面填的是x轴上面对应的变量名，而y参数填的是y轴上面对应的变量名，我们可以将绘制的图表以png的格式下载下来，
同时我们也还可以对绘制的图表放大查看，
我们再来看一下下面这组数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),columns='A B C D'.split())
df.head()output
A B C D
0 0.612403 -0.029236 -0.595502 0.027722
1 1.167609 1.528045 -0.498168 -0.221060
2 -1.338883 -0.732692 0.935410 0.338740
3 1.662209 0.269750 -1.026117 -0.858472
4 1.387077 -0.839192 -0.562382 -0.989672我们来绘制直方图的图表
df.head(10).iplot('bar')output
我们也可以来绘制“堆叠式”的直方图
df.head(10).iplot(kind='bar',barmode='stack')output
那么同样地，我们也可以将直方图横过来来绘制
df.head(10).iplot(kind='barh',barmode='stack')output
折线图
下面我们来看一下折线图的绘制，我们首先针对上面的df数据集各列做一个累加
df3 = df.cumsum()然后我们来绘制折线图
df3.iplot()output
当然你也可以筛选出当中的几列然后来进行绘制，效果如下
df3[["A", "B"]].iplot()output
我们也可以给折线图画一条拟合其走势的直线，
df3['A'].iplot(bestfit = True,bestfit_colors=['pink'])output
这里我们着重来介绍一个iplot()方法里面常用的参数
kind:图表类型，默认的是scatter，散点类型，可供选择的类型还有bar(直方图)、box(箱型图)、heatmap(热力图)等等theme: 布局主题，可以通过cf.getThemes()来查看主要有哪些title: 图表的标题xTitle/yTitle: x或者y轴上面的轴名colors: 绘制图表时候的颜色subplots: 布尔值，绘制子图时候需要用到，默认为Falsemode:字符串，绘图的模式，可以有lines、markers，也还有lines+markers和lines+text等模式size: 针对于散点图而言，主要用来调整散点的大小shape: 在绘制子图时候各个图的布局bargap: 直方图当中柱子之间的距离barmode: 直方图的形态，stack(堆叠式)、group(簇状)、overlay(覆盖)
面积图
从折线图到面积图的转变非常的简单，只需要将参数fill设置为True即可，代码如下
df3.iplot(fill = True)output
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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