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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

数据可视化是捕捉趋势和分享数据获得见解非常有效方式,流行可视化工具有很多,它们各具特色,但是在今天文章,我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...宽度和高度默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴,我们可以数据绘制多条线。...默认情况下显示图例图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例条形条形图是一种基本可视化图表,用于比较数据组之间值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义值,并且条形长度对应于它们所代表值。 在下面的示例,我们将根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司在特定月份与其他公司平均股价。...如果在同一个图中显示了多个面积图,则不同颜色可以区分不同面积图: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图

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如何更改ggplot2堆积条形图中堆积顺序

语言之可视化①④一页多图(1) R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图(2) R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2图例修改...R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素 R语言之可视化...)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2堆积条形图中堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建堆积条堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框原始顺序 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt...如果我们想颠倒堆叠顺序但同时保留图例顺序,则使用参数* position_stack(reverse = TRUE)* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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干货案例 | Pandas数据可视化怎么做?

数据可视化可以让我们很直观发现数据隐藏规律,察觉到变量之间互动关系,可以帮助我们更好给他人解释现象,做到一图胜千文说明效果。...但是在数据科学,几乎都离不开pandas数据分析库,而pandas可以做: 数据采集:如何批量采集网页表格数据?...数据读取:pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗(预处理):理解pandasapply和map作用和异同 可视化,兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作 如果你之前没有学过...横坐标轴参数x传入是df列名Month 纵坐标轴参数y传入是df列名Tmax 折线图 上面的图就是折线图,折线图语法有三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot...legend 是否显示图例 style 图风格 查看plot参数可以使用help import pandas as pd help(pd.DataFrame.plot) ?

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Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

DataFrame 删除它。...您可以其基本组件组装图表:数据显示(即绘图类型:线条、柱状图、箱线图、散点图、等高线图等)、图例、标题、刻度标签和其他注释。 在 pandas ,我们可能有多列数据,以及行和列标签。...使用 DataFrame,条形图将每行值分组在条形图中,侧边显示,每个值一个条形图。...我们通过传递stacked=True DataFrame 创建堆叠条形图,导致每行值水平堆叠在一起(参见 DataFrame 堆叠条形图): In [75]: df.plot.barh(stacked...其他参数是指列名。因为在day每个值中有多个观察值,所以条形图是tip_pct平均值。在条形图上画黑线代表 95%置信区间(可以通过可选参数进行配置)。

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一文掌握Pandas可视化图表

') # 以下代码全局设置字体为SimHei(黑体),解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数负号显示问题...中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例,可以不显示或者显示图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着,怎么坐起来呢?...条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked...其他图表类型 在常见图表,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例,可以不显示或者显示图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...# 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') ? 坐标轴文字 细心朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着,怎么坐起来呢?...条形条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大。...其他图表类型 在常见图表,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

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让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplotbar函数,该函数基本语法为: bar(x, height, [width], [...以上结果可以发现,由于数据较多,条形图密密麻麻,看不出具体趋势。故在绘图之前,最好先进行统计汇总。...1 横放条形图绘图原理 Python绘制横向条形图需用matplotlib.pyplotbarh函数,该函数和bar函数类似,它基本语法为: barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量数值恒小于另一个变量,这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中,用不同颜色显示这两个条形图即可。...至此,在Python绘制条形图已全部讲解完毕,感兴趣同学可以自己实现一遍

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...唯一区别是,在该方法,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多列:传入要删除名称列表。...图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除列。 注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。...如果我们需要保留许多列,必须键入计划保留所有列名称,这可能需要大量键入。

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除行。...inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”行。...这次我们将从数据框架删除带有“Jean Grey”行,并将结果赋值到新数据框架。 图6

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绘制频率分布直方图三种方法,总结很用心!

##检查年龄是否有缺失 any(df.年龄.isnull()) #False ##删除含有缺失年龄数据 df.dropna(subset=["年龄"],inplace=True) ##绘制直方图 plt.rcParams...pandas也提供了一个方便.value_counts() 方法,用来计算一个非空值直方图,并将之转变成一个pandasseries结构:df.年龄.value_counts() Seaborn模块...2)、bins:指定直方图条形个数。 3)、range:指定直方图数据上下界,默认包含绘图数据最大值和最小值。 4)、normed:是否将直方图频数转换成频率。...2)、bins:指定直方图条形个数。 3)、hist:bool类型参数,是否绘制直方图,默认True。 4)、kde:bool类型参数,是否绘制核密度图,默认True。...6)、fit:指定一个随机分布对象,需调用scipy模块随机分布函数,用于绘制随机分布概率密度曲线。 7)、hist_kws:以字典形式传递直方图其他修饰属性,如填充色、边框色、宽度等。

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Pandas疫情探索性分析

在第一篇案例我们基于网易实时疫情播报平台,使用Python对疫情数据进行了爬取。 1. 数据及Pandas工具介绍 在第一篇案例我们基于网易实时疫情播报平台,使用Python对疫情数据进行了爬取。...Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,Pandas为时间序列分析提供了很好支持。...Pandas是基于NumPy数组构建,能够灵活处理关系型数据,可便捷完成索引、切片、组合以及选取数据子集等操作。接下来就让我们一起使用Pandas对疫情数据进行探索性分析。 2....绘制当前累计确诊人数top10国家累计确诊、累计死亡和病死率水平条形图。...图中可知,香港、台湾新增确诊人数最多,且在新增确诊前十名地区,香港占比将近一半。 全国现存确诊人数top10地区 接下来我们查看一下全国现存确诊病例前十名地区有哪些。

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​再见 Seaborn!Altair 数据可视化已超神

可以使用另一个属性 "origin" 为图例条目着色,并使用两个库附加变量 "displacement" 控制点大小。...同样,这两个图都很好地提供了相同信息并且看起来同样出色。 条形图和计数图 在下一组可视化,我们将绘制一个基本条形图和计数图。这一次,我们还将添加一个图表标题。...为了自定义颜色,我们 Seaborn 预定义调色板中选择了一个Palette='magma_r'。...在这里,我们可以通过在"mark_bar"命令传递一个值来自定义条形大小,如下所示。...语法角度来看,这些库需要数据源输入 x、y 来绘制。两个库输出看起来还挺不错。 接下来尝试更多图并进行比较。 直方图 在这组可视化,我们将绘制基本直方图。

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数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

你可以其基本组件组装一个图表:数据显示(即绘图类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas,我们可能有多个数据列,并且带有行和列标签。...pandas自身有很多内建方法可以简化DataFrame和Series对象生成可视化过程。另一个是seaborn,它是由Michael Waskom创建统计图形库。...DataFrameplot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...▲图9-16 DataFrame柱状图 请注意DataFrame列名称"Genus"被用作了图例标题。...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn绘图函数使用一个data参数,这个参数可以是pandasDataFrame。其他参数则与列名有关。

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AI数据分析:根据Excel表格数据绘制柱形图

工作任务:将Excel文件2013年至2019年间线上图书销售额,以条形形式呈现,每个条形高度代表相应年份销售额,同时在每个条形上方标注具体销售额数值 在deepseek输入提示词: 你是一个...设置柱状图中每个柱子宽度=0.5,对齐方式:居中对齐,颜色为蓝色,透明度=0.5,底部起始位置=0.8; 对于每个柱子,上方添加文本标签,显示销售额值,并格式化为千位分隔符格式;文本字体大小为9,...添加图例,包含标签“销售额”。...默认字体为'SimHei',文件路径为:C:\Windows\Fonts\simhei.ttf 保存图片到文件夹“F:\AI自媒体内容”; 显示图片; 注意:每一步都输出信息到屏幕 源代码: import pandas...,第二行到第八行 y_data = df.iloc[0:8, 6].values # G列数据,第二行到第八行 # 创建柱状图 fig, ax = plt.subplots() bars = ax.bar

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数据可视化分析工具:Matplotlib

Matplotlib是当前用于数据可视化最流行Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。...2.条形条形图(bar chart)是用宽度相同条形高度或长短来表示数据多少图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图(column chart)。...3.折线图 折线图是排列在工作表列或行数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据趋势。...2D饼图为圆形,仅排列在工作表一列或一行数据可以绘制到饼图中。饼图常用图显示一个数据系列各项大小与各项总和比例。...] = False # 读取Titanic数据集 titanic = pd.read_csv('train.csv') # 检查年龄是否有缺失 any(titanic.Age.isnull()) # 删除含有缺失年龄样本

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比较(一)利用python绘制条形

比较(一)利用python绘制条形条形图(Barplot)简介 条形图主要用来比较不同类别间数据差异,一条轴表示类别,另一条则表示对应数值度量。...自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改,并辅以其他绘图知识。...bar1 = sns.barplot(x='day', y='percent', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者条形图,底部开始位置设置为非吸烟者...plt.xticks(r, names) plt.xlabel("group") plt.legend() plt.show() 通过pandas绘制多样化条形pandas主要利用barh绘制条形图...=(1.04, 1),loc='upper left') plt.show() 总结 以上通过seabornbarplot、matplotlibbar和pandasbar快速绘制条形图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样条形图来适应相关使用场景

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

:同plt.xticks plt.legend:图例 plt.savafig:保存图形 plt.show:在本机显示 01 散点图 散点图通常用在回归分析,描述数据点在直角坐标系平面上分布。...▲图1 散点图 02 条形条形图是用宽度相同条形高度或长度来表示数据多少图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块。用于显示一个数据系列各项大小与各项总和比例。饼图中数据点显示为整个饼图百分比,饼图主要参数及其说明如下。...x:数据源 labels:(每一块)饼图外侧显示说明文字 explode:(每一块)离开中心距离 startangle:起始绘制角度,默认图是x轴正方向逆时针画起,如设定=90则y轴正方向画起 shadow...,默认中间 orientation:水平或垂直,默认垂直 rwidth:bar宽度 color:表示bar颜色 label:bar标签;也可以在图例写plt.legend() edgecolor

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