结果图中绿色框是数据总索引数，蓝色框为每个变量的总记录数，它们的差值为每个变量的缺失值总数。 代码： >>> data.describe() 输出结果： ?...结果图中count为每个变量的非空计数，其与总索引数的差值，即为缺失值总数。 以上方法在查看数据的总体概况下表现较佳，但用于数据缺失值分析显得力不从心。下面介绍几个更加便于缺失值分析的方法。...为方便展示，本例中只显示前10个特征。...missing.head(10) 只显示前10条记录。 输出结果： ?...在0距离处的变量间能彼此预测对方，当一个变量填充时另一个总是空的或者总是填充的，或者都是空的。 树叶的高度显示预测错误的频率。
条形图 5.1 一个数据样本的条形图 5.2 多个数据样本进行对比的直方图 5.3 水平条形图 5.4 绘制不同数据样本进行对比的水平条形图 5.5 堆叠条形图 6. 等高线图 7....如果散点图中有三个点，并且您希望这些颜色成为颜色图的索引，请以三元素列向量的形式指定 c。...直方图 ---- 直方图和条形图外观上看上去差不多，但概念和实现上完全不同，需要加以区分： 条形图: 每个条形表示一个类别，条形的高度表示类别的频数。...width: 每个y轴坐标值对应的条形的宽度list height: 条形的高度，在水平条形图中，条形的高度都是固定的。...( x i , y j )，在将这些坐标点作为输入，通过一个 映射函数f ( x ) f(x)f(x)求值，就可以得到一个三维图形。
) 只有 xy轴 范围为0-1 (0.0 0.2 0.4 0.6 1.0) # plt.plot(X,Y) # 线x轴后y轴 # plt.xticks(rotation=45) # 设置...序号从左到右,上到下 1-4 # ax1.plot(X,Y) # ax2.plot(X,Y) # ================================================= # 在一个图上画多条线...,label="first") # 添加label, # plt.plot(X1,Y1,c="blue",label="second") # plt.legend(loc="best") # 可以在图中显示..., upper left 左上角 lower ,center left,right等 # =================================================== # 条形图与散点图...轴上会分区间显示, 数值大小在改区间的数的个数 区间个数 通过bins修改 # 通过range=(2,5) 控制x轴显示的范围 只显示2到5范围内的 # ======================
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。当subplot 设置为True 时，在设置一组title的值，即可在列表上方加入标题。
('日期') #把日期列设为索引date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引转为时间格式plt.bar(date.index, date...五、叠加条形图 有时一个变量的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，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...比如股票价格的最小值恒小于最大值，可以把这两个数组绘制在同一个条形图中，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean...有时需要把两组数值绘制在同一个条形图中，以股票最高价和最低价为示例，绘制拼接条形图，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价...至此，在Python中绘制条形图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。当subplot 设置为True 时，在设置一组title的值，即可在列表上方加入标题。 ?
但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。...pd.read_excel( 'loan_data.xlsx' )) 折线图 21 22 #设置日期字段issue_d为loandata数据表索引字段... = 'y' ,alpha = 0.4 ) #设置数据分类名称 plt.xticks...'E级' , 'F级' )) #显示图表 plt.show() 条形图 ? ... , 3 , 4 , 5 , 6 ]) #创建条形图
条形图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。 特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比) ?...第一天我们介绍过Matplotlib，它是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。只需几行代码即可生成绘图，直方图，条形图,散点图等。...x和y, 通过plot画图 plt.plot([3, 1, 7], [4, 5, 6]) # 在执行程序的时候展示图形 plt.show() 传入x和y时，括号中的第一个列表是x轴上的值，第二个列表是y...岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来你和你同事各自从11岁到30岁每年交的男/女朋友的数量如列 #表y1和y2，请在一个图中绘制出该数据的折线图，从而分析每年交朋友的数量走势。...在一个画布上放置三个图，需要排列位置。 首先将一张图，分成两列，再分成两行，总共划分出四个格子，子图1按照从左到右从上到下的顺序放在第一个格子里。 运行结果： ?
demo/data/catering_dish_profit.xls' # 餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_dish_profit) # 读取数据，指定“日期”列为索引...plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.title('菜品销售量分布（饼图）') plt.axis('equal') plt.show() 分布（条形图...demo/data/catering_dish_profit.xls' # 餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_dish_profit) # 读取数据，指定“日期”列为索引...y) plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.xlabel('菜品') plt.ylabel('销量') plt.title('菜品销售量分布（条形图...plt.plot(data['xColName'], data['yColName'], color = '', label = 'yColName') 画折线图，关键在于 给出表格列名，需要显示的标签名，颜色 第一个参数列作
1 堆积图 主要结合柱状图和条形图的绘制方法来说明堆积柱状图和堆积条形图的实现方法。 1.1 堆积柱状图 仅在第二个柱状图中添加bottom参数即可。...仅在第二个柱状图中添加left参数即可。...结合柱状图和条形图来绘制多数据并列柱状图和多数据平行条形图。...间断条形图是在条形图的基础上绘制而成，主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况，实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。...4.2 非分裂式饼图 与分裂式饼图相比，仅仅缺少了一个explode参数。
而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...最后还有一个问题，那就是保存动画，有两个格式可以选择：gif或者mp4。...Argentina": [1, 4, 5], } ).set_index("time") # Canvas类是动画的基础 cnv = nim.Canvas() # 使用Barplot模块创建一个动态条形图...Barplot模块创建动态条形图，有三个必传参数，data、time_format、ip_freq。 分别为数据、时间格式、插值频率(控制刷新频率)。 效果如下，就是一个简单的动态条形图。..., x=0.72, y=0.20, color="w", ) # 文字颜色设置 bar.set_bar_annots(color="w", size=13) bar.set_xticks
# 我们使用左参数来指定条形图左侧的x坐标。...fig, ax = plt.subplots() # barh 做一个水平条形图 ax.barh(bar_positions, bar_heights, 0.5) ax.set_yticks(tick_positions...结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最频繁出现的元素。...] norm_reviews = reviews[cols] fig, ax = plt.subplots() # 将Fandango_Ratingvalue的范围平均拆分为bins个宽度， # 并只显示...# 为“x”的每一列或“x”序列中的每个向量做一个盒状和须状图。
label or position, default None kind : str ‘line' : line plot (default)#折线图 ‘bar' : vertical bar plot#条形图...‘barh' : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist' : histogram#柱状图 ‘box' : boxplot#箱线图 ‘kde' : Kernel Density...same as ‘kde' ‘area' : area plot#不了解此图 ‘pie' : pie plot#饼图 ‘scatter' : scatter plot#散点图 需要传入columns方向的索引..., default None (matlab style default)#图片是否有网格 Axis grid lines legend : False/True/'reverse'#子图的图例，添加一个...当上述步骤完成后，可以用 ax.plot（）函数或者 df.plot(ax = ax) – 在jupternotebook 需要用%定义：%matplotlib notebook；如果是在脚本编译器上则不用
图形多样:条形图、饼图、箱线图、气泡图、直方图… 绘图工具也多种多样：Matplotlib、Seaborn、Tableau、Echarts等 条形图与直方图能最快地展示数据分布是否均匀。...条形图(bar chart) 纵轴通常代表数量 直方图(histogram) 纵轴通常代表频率 ? 箱纸图(box plot) 用来展示一个连续数值特征地分布。 ?...仅需几行代码，便可生成条形图、直方图等各种图形。 ?...3、在一个图中画多条线 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-2...5、一界多图 在一个输出界面中画多个图，构造不同的排版 ① x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 200) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(
一、简介 以下引用自百度百科 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。...绘制图形和完善美化图形 在某些情况下，个人认为还有最后一点，是从图中可以得出什么结论。 以下只是简单的示例，就没有一定按照上面的流程。...三、简单示例 1.折线图 1.1 什么是折线图 以下引用自百度百科 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。...2.条形图 2.1 什么是条形图 以下引用自百度百科 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。...条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图（column chart）。此外，条形图有简单条形图、复式条形 图等形式。 简单来说，条形图可以直观地反映数据的大小。
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