任务描述： 使用pandas的DataFrame对象绘制饼状图，每列数据分别创建单独的轴域，然后使用matplotlib对已绘制的图形进行设置，设置饼状图中扇形外侧的文本标签，设置图例位置。
==== pandas的Series和DataFrame结构的plot()方法可以自动调用matplotlib的功能进行绘图，在数据分析和处理时可以很方便地进行可视化。...这样的图虽然已经包含了必需的图形信息，但还是缺少一些元素，例如图形标题、纵轴标签，可以设置DataFrame的plot()方法的title参数来实现图形标题（可以使用help()函数查看plot()方法完整用法和所有参数含义...），使用这样方式绘制的图形也是可以通过pyplot进行控制的，这样就可以使用pyplot的ylabel()函数来设置图形纵轴标签了，例如 ?...类似地，通过pyplot的其他函数还可以对图形坐标轴进行更多设置，可以参考公众号“Python小屋”之前推送过的文章。 上面绘制的图形中，两条曲线的线型、线宽都是一样的，只是颜色不同。...对于这样的图形，如果使用黑白打印的话，就很难区分这两条曲线了。如果有类似的需求，可以参考下面的代码思路进行修改： ? 运行结果如图 ： ?
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 该过程不仅安装了 matplotlib ，还安装了依赖的 numpy、python-dateutil、kiwisolver...方法三：镜像安装 三个镜像地址——可选择使用，方法相同： 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.aliyun.com...where python，查看python.exe的地址。...where python 第二种情况： 如果没有显示本机上的python解释器，可以在电脑下端的搜索框中搜python，会显示python解释器，选择一个你要用的解释器版本。...python.exe的地址 之一直点确认OK，到下面的页面，可以看到第一步的python解释器地址在这里，表示为这个新项目配置好了第一步搜索的地址所对应的python解释器。
【方式一】FontProperties 1 2 3 4 5 6 7 8 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import...font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体） plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题...axes', unicode_minus=False) # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题） #... plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴") plt.title("标题...") plt.show() 灵活的用法。...缺点：影响全局字体（所以需要第二步骤） 【总结】 方式二用时才设置，且不会污染全局字体设置，更灵活 方式三、方式四不需要对字体路径硬编码，而且一次设置，多次使用，更方便。
以下是一个简单的数据可视化示例，使用Pandas和Matplotlib库： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data...数据分析 Python还可以用于数据分析，因为它有许多流行的库和框架，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。...以下是一个使用Pandas库读取数据并绘制柱状图的示例代码： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv...自动化邮件发送：使用 Python 可以编写脚本来自动发送电子邮件，例如发送提醒、报告或警报等。 自动化文档生成：使用 Python 可以编写脚本来自动生成各种文档，例如合同、报告、发票等。...自动化测试：使用 Python 可以编写脚本来自动执行各种测试，例如功能测试、性能测试、安全测试等。 自动化部署：使用 Python 可以编写脚本来自动部署应用程序、软件包或网站等。
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams...['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 X = np.linspace...'g', width = 0.25,label = "B") plt.bar(X + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25,label = "C") # 显示上面设置的...使用Pandas 绘图 import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b']) # 散点图 df.plot.scatter
通过key（一个）合并两个DataFrame ---- import pandas as pd # 通过key（一个）合并两个DataFrame left = pd.DataFrame({'key':...# how='outer' 表示两个DataFrame中没有数据的地方会补充NaN # how='left' 表示给予left位置的DataFrame进行合并填充（就相当于把left的key进行合并，...没有数据的位置填充NaN） # how='right' 表示给予right位置的DataFrame进行合并填充 res =pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2...print(res3) res4 = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'right') print(res4) 3. indicator 显示合并方式...({'col1': [1, 2, 2], 'col_right': [2, 2, 2]}) # indicator=True 会有_merge，显示合并的方式 res =pd.merge(df1, df2
参考链接： 访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装 官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。 pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...的创建 Series定义 Series像是一个Python的dict类型，因为它的索引与元素是映射关系Series也像是一个ndarray类型，因为它也可以通过series_name[index...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序 如果python版本 < 3.6 或者 Pandas
1. axis（合并方向） ---- import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns...df2, df3], axis = 0, ignore_index = True) print(res) 2. join, ['inner', 'outer'] （合并方式） ---- import pandas...1, columns = ['b', 'c', 'd', 'e'], index = [1, 2, 3]) print(df1) print(df2) # join默认outer模式，会将没有数据的位置使用...NaN填充，类似于字段并集 res = pd.concat([df1, df2], join = 'outer') print(res) # join='inner'，会将相同的部分进行合并，不同的部分被抛弃掉...res = pd.concat([df1, df2], axis = 1, join_axes = [df1.index]) print(res) 4. append（添加数据） ---- import pandas
董付国老师Python在线课程资源使用方法 =============== 问题描述： 在使用matplotlib进行数据可视化或科学计算可视化时，有时候数值过大或过小，使得坐标轴刻度显示不方便...，这时可以考虑使用科学计数法，例如把10000显示为 ，把0.00001显示为 。...在使用matplotlib绘图时，图形标题、坐标轴标签以及刻度文本的字符串两侧如果加上$符号，即可自动调用Latex引擎将字符串渲染为公式，字符串中符号^后面的单个字符会被渲染为上标，如果上标有多于1个字符...参考代码： 运行效果： 温馨提示 关注本公众号“Python小屋”，通过菜单“最新资源”==>“历史文章”可以快速查看分专题的950篇技术文章列表（可根据关键字在页面上搜索感兴趣的文章...年4月 （10）《大数据的Python基础》（ISBN：978-7-111-62455-4），机械工业出版社，预计2019年5月出版 （11）译作《Python程序设计》，机械工业出版社（华章）
Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis Library”的缩写。...Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...pandas as pd 主要数据结构 「Series」: 一维数组，类似于 Python 列表或 Numpy 数组，但具有标签（索引）。...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median...pandas里面写入使用=HYPERLINK字段处理。
Plotly 构建在 Plotly JavaScript 库（plotly.js) 之上，可用于创建基于 Web 的数据可视化，这些可视化可以显示在 Jupyter 笔记本或使用 Dash 的 Web...应用程序中，或保存为单独的 HTML 文件。...pandas-profiling很多做过 Python 数据分析的同学都很熟悉 Pandas 的 describe 函数，pandas-profiling 通过其低代码接口扩展了对应的功能，将信息以报告的形式呈现...SweetvizSweetviz 的功能与 pandas-profiling 很相似。 它是一个开源 Python 库，可生成精美的高信息量结果报告，只需两行代码即可启动探索性数据分析过程。...输出是一个完全独立的 HTML 报告（而且可以完整交互式操作）。Sweetviz的特征：类型推断摘要信息目标字段分析显示目标列与其他特征的关联分析可视化和对比SweetViz的官方代码可以在 ?
一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...二、创建Pandas Series 可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数...python import pandas as pd #约定俗成的简称 pd.Series(data = [30, 6, 7, 5], index = ['eggs', 'apples', 'milk'...除此之外，还可以使用函数reset_index()重置数据集的index为0开始计数的数列。
matplotlib作为python中可视化最经典的库，是个不得不学习的东西。尽管长江后浪推前浪，涌现出了很多更好的可视化库，比如Plotly。...不过，它们几乎全是建立在matplotlib的基础之上的。...Figure_1.png 该注意到的东西，我在代码后面都有了注释，不做过多解释。这里再强调一个无法显示中文的问题。大家注意到我不止引入了matplotlib这个库，还有一个ch。这个文件是我自定义的。...Figure_2.png 可以发现，这里面的横坐标标签是斜着的。其实可以想象，如果我不让他们斜着，它们便会互相重叠，分外难看。这里面涉及到一个参数的使用。是这个语句。...不过需要给大家mark一下的是，要想学好matplotlib画图，首先深入了解numpy、pandas是必不可少的。只有将这三个库联系起来，才能把可视化水平，提高一个层次。
导入数据 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE...使用Matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline #Using the different pyplot functions...由于x轴过于紧凑，所以使用旋转x轴的方法 结果如下。...Ps:还是呈现很强的相关性的，基本呈直线分布 九。...直方图 1.读入数据 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt reviews = pd.read_csv('fandango_scores.csv
# 显示前几行数据 print(data.head()) # 统计数据摘要 summary = data.describe() # 打印数据摘要 print(summary) Matplotlib...：数据可视化 Matplotlib是Python中最流行的数据可视化类库之一。...以下是一个简单的示例，演示如何使用Matplotlib创建折线图： import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10.../data') # 打印响应内容 print(response.text) Flask：轻量级Web开发 Flask是一个轻量级的Web开发框架，适用于构建小型到中型的Web应用程序。...根据您的需求，您可以选择使用这些类库来提高编程效率和功能扩展。 希望这些介绍对您有所帮助，使您能够更好地利用Python的强大功能。
apply 是 pandas 库的一个很重要的函数，多和 groupby 函数一起用，也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...主要用于数据聚合运算，可以很方便的对分组进行现有的运算和自定义的运算。 ?...数据集 使用的数据集是美国人口普查的数据，可以从这里下载，里面包含了CSV数据文件和PDF说明文件，说明文件里解释了每个变量的意义。 数据大致是这个样子： ?...美国人口普查数据 问题 以每个州人口最多的 3 个县的人口总和为这个州人口的衡量标准，哪 3 个州人口最多？ 在 2010 年至 2015 年间人口变化幅度最大的是哪个县？...分析 先按州分组，再对每个州内的县进行排序选出人口最多的 3 个县求和，作为每个州的人口数，最后排序。
出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...install.packages("tidyverse") #安装包 关联的包比较多，耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前，记得载入包 以下讲：readr（读）、tibble...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....其他格式转化，使用as_tibble转换为tibble格式 > dft_1 <- as_tibble(mtcars) > dft_1 # A tibble: 32 x 11 mpg cyl
本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3...4.代码实例 ---- 1.Matplotlib库简介 Matplotlib是一个第三方python 2D绘图库，利用它可以画出许多高质量的图像。...我们可以使用pip命令来直接安装： pip install matplotlib 但这里我推荐直接安装Anaconda，一个开源的 Python 发行版本，其包含了 Python、NumPy、Matplotlib...创建子图并选定子图（可选） 为图像添加标题、设定图像参数 绘制图像 添加图例 保存图像或显示图像 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 使用plt.figure()方法可以创建一块画布，可以通过参数指定它的大小和背景颜色...3.2.6 保存图像或显示图像 使用plt.savefig()方法可以保存当前图像，参数为文件保存路径及文件名。 使用plt.show()方法可以显示当前图像。
它用一行代码显示了大量信息，在交互式 HTML 报告中也显示了这些信息。 对于给定的数据集，pandas 分析包计算以下统计信息： ?...使用 让我们使用古老的 Titanic 数据集来演示通用的 Python 分析器的功能。...以下是最新的语法用法： 使用 要在 Jupyter notebook 中显示报告，请运行： #Pandas-Profiling 2.0.0 df.profile_report() 这一行代码就是在...Jupyter notebook 中显示数据分析报告所需的全部代码。...6.突出报警框 我们可以在您的 Jupyter 笔记本中使用警告/注释框来突出显示重要的内容或任何需要突出显示的内容。注释的颜色取决于警报的类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下代码。
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