Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...new_name_3 = name.drop_duplicates(subset='name1',inplace=True) new_name_3 结果中new_name_3的值为空，即设置inplace...如果不写subset参数，默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
# pandas.cut() 也同样是一个方便的方法，用来将数据进行强制的分箱 # 将一系列数值分成若干份 #cut()方法，参数bin指明切分区间，左开右闭区间。...pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构：df.年龄.value_counts() Seaborn模块...针对这个问题，推荐使用Seaborn模块中的distplot函数 #取出男性年龄 Age_Male=df.年龄[df.性别=="男性"] #取出女性年龄 Age_Female=df.年龄[df.性别==...10）、fit_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。 11）、color：指定图颜色，除了随机分布曲线的颜色。...16）、ax：指定子图的位置。 Python新手成长之路案例集锦，长按关注：
（seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近） 导入库 import...seaborn as sns seaborn风格多变的另一大特色就是支持个性化的颜色配置。...颜色配置的方法有多种，常用方法包括以下两个： color_palette，基于RGB原理设置颜色的接口，可接收一个调色板对象作为参数，同时可以设置颜色数量；hls_palette，基于Hue(色相)、...Luminance(亮度)、Saturation(饱和度)原理设置颜色的接口，除了颜色数量参数外，另外3个重要参数即是hls import pandas as pd import seaborn...)，而.iloc使用的是行列整数位置(从零开始) 4.列操作集锦【插入、追加、删除、更改】 数据源参考3中 import pandas as pd import numpy as np page_001
Python中有多种方法可以处理这类问题。一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。 循环太过繁琐，而且速度较慢。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
简介 Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。...Seaborn 基于 Matplotlib，Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用，对 Python 的其他库（比如 Numpy/Pandas/Scipy）有很好的支持...Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...绘图风格 set_style() 参数 style 的可选值包括 darkgrid、whitegrid、dark、white 和 ticks，参数 rc 则用于覆盖预设 Seaborn 样式字典中的值的参数映射...参考书籍：宁海涛.科研论文配图绘制指南——基于Python[M].北京：人民邮电出版社，2023：31-36.
Seaborn简介 Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度 上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值 有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值” 箱线图是经典的可视化方法，但可能会掩盖数据的分布，...，当大小差别不大时很难区分 在Seaborn中的lmplot，可以通过scatter_kws参数来控制散点图点的大小 scatter = sns.lmplot(x='total_bill',y='tip...函数更改样式。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了高层次的API，可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。...本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....它提供了一系列美观且易于解读的图表风格，使得用户能够在数据分析中轻松传达结果。2.2 统计方法的支持Seaborn集成了许多统计方法，可以直接对数据进行分析和可视化。...2.3 强大的调色板功能Seaborn提供了多种美观的调色板，可以自定义图表的颜色。通过使用不同的调色板，用户可以突出显示特定的数据特征，或者使图表更加醒目。...通过Seaborn，用户可以更直观地理解数据、发现规律和趋势，并做出更准确的决策。因此，Seaborn是Python数据分析中不可或缺的工具之一。
然后我们将使用seaborn在Python中为数据生成各种不同的可视化。 目录 什么是Seaborn? 为什么应该使用Seaborn而不是matplotlib?...我们还可以更改每个点的大小: sns.relplot(x="Views", y="Upvotes", size = "Tag", data = df); ?...使用Seaborn的箱线图 我们可以绘制的另一种绘图是箱线图 ，它显示了分布的三个四分位值以及最终值。箱图中的每个值都对应于数据中的实际观察值。...使用Seaborn绘制Pointplot 另一种类型的图是pointplot，这个图指出估计值和置信区间。Pointplot连接来自相同色调类别的数据。这有助于识别特定色调类别中的关系如何变化。...使用Seaborn绘制Heatmaps 现在让我们来谈谈我最喜欢的图表Heatmaps。Heatmaps中每个变量都表示为一种颜色。
seaborn简介Seaborn是一个Python数据可视化库，建立在Matplotlib之上，专注于创建美观、有吸引力的统计图表。...Seaborn提供了一系列内置的图表样式和颜色主题，使得用户无需费力地进行定制即可创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、条形图、箱型图、核密度估计图等。...总体而言，Seaborn为Python用户提供了一种优雅而强大的方式来展示数据，使得数据可视化成为数据科学工作流程中不可或缺的一部分。...FacetGridSeaborn中的FacetGrid是一个多维数据图形接口，通过使用它，我们可以方便地创建基于不同的分面变量的多个图形。...=["total_bill", "size"], # 同一个y对应两个x的值 y_vars=["tip"],
01 初始seaborn seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近。...03 颜色设置 seaborn风格多变的另一大特色就是支持个性化的颜色配置。...颜色配置的方法有多种，常用方法包括以下两个： color_palette，基于RGB原理设置颜色的接口，可接收一个调色板对象作为参数，同时可以设置颜色数量 hls_palette，基于Hue(色相)、Luminance...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...residplot residplot提供了拟合后的残差分布图，相当于先执行lmplot中的回归拟合，而后将回归值与真实值相减结果作为绘图数据。
这一章节主要介绍了Python可视化中除了matplotlib以外，另一个强大的可视化第三方库---seaborn。...上面这段话是摘自seaborn的官网，翻译过来的意思就是Seaborn是一个制作统计图形的第三方Python库。它是基于matplotlib而建立的并且它与pandas数据结构有着紧密的连接。...它的属性值非常的多，这里我们也不会一一全部介绍。...data顾名思义就是我们上面的数据集 style这里其实是和markers配合演出的，通过style中的值来区分不同的数据，然后来通过不同的标记来标记不同的数据集。...例如在fmri数据集中的event列中，有”stim“和”cue“两种数据，所以展示出来的也就是两根折线 hue就是颜色映射，通俗点来说就是不同的数据对应不同的颜色。
Seaborn就是其中之一 ，它是一个流行的 Python 数据可视化库。...虽然Seaborn也是基于 Matplotlib ，但是与其他流行的数据可视化库相比，Seaborn 的语法更简单需要的代码更少。...我们可以使用 hue 参数通过以不同的颜色显示来区分不同的类别。这是一个将上图中的雌性和雄性企鹅分开的示例。...它们将值范围划分为离散的 bin，并显示每个 bin 中的数据点数（即行）。...总结 Seaborn 使创建数据可视化变得非常容易。它们提供了清晰直观的语法。并且seaborn的函数语法基本相同。只需更改函数名称和 kind 参数，就可以只用一行代码创建许多不同的图。
数据可视化工具： 1、Matplotlib(Python)：一个2D绘图库，可以绘制许多高质量的图形 2、Seaborn(Python)：Matplotlib基础上的高级绘图库，运用简单的操作就能够画出较为复杂的图形...每个pyplot函数都会对图形进行一些更改。...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(...中可以选择的主题有五种： 1. darkgrid：灰色风格 2. whilegrid：白色风格 3. dark：黑色 4. while：白色 5. ticks：有刻度的 设置Seaborn主题可用...其中一组常用的颜色是“hls”，有多种颜色可供选择 ? 连续渐变颜色可用于数值型数据：数据值越大，颜色越深 ? 还有用于区别不同类别数据的颜色 ?
vmin,vmax：float 作用：锚定颜色图的值 cmap:matplotlib颜色图名称或对象，或者颜色列表 作用：指定从数据值到颜色空间的映射。...center:float 作用：绘制不同数据时将颜色图居中的值，如果未指定， 则使用此参数将更改默认的cmap robust:bool 作用：如果不为True且vmin或vmax不存在， 则使用稳健的分位数而不是极值来计算色图范围...1 均匀分布的随机数 10x12 """ 知识点： np.random.rand() 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值....) np.random.seed(0) # 生成0-1 均匀分布的随机数 10x12 """ 知识点： np.random.rand() 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值....as sns sns.set() np.random.seed(0) # 生成服从标准正态分布的随机数 10x12 """ 知识点： np.random.randn() 通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
先欣赏几张图：0 什么是seabornSeaborn是一个基于Python的高级数据可视化库，专为数据探索和分析而设计。...Seaborn的主要特点包括：数据可视化：提供了一系列内置的数据集，以及丰富的图表类型，如条形图、箱线图、散点图等，用于数据的探索性分析。...样式控制：Seaborn允许用户轻松地控制图表的风格和颜色，使得图表更加美观和符合出版标准。统计分析：除了绘图功能，Seaborn还提供了一些统计方法，帮助用户进行数据的统计分析。...默认是散点图tips数据集是seaborn库中的一个内置数据集，主要用于统计分析和数据可视化，这个数据集包含了餐饮行业的顾客小费数据。...(kind="line")seaborn库中的"fmri"数据集是一个关于事件相关功能核磁共振成像的数据集。
毫无疑问，他们都是用于数据分析的两个最常用的强大的开源 Python 数据可视化库。...Seaborn 和 Altair Seaborn 基于 Matplotlib，并为构建信息统计可视化提供了一个高级接口。但是，有一种替代 Seaborn 的方法。...在 Seaborn 中，我们可以使用 "aspect" 设置来控制绘图的纵横比。但是，在 Altair 中，我们还可以通过传递 0 到 1 之间的值来控制点的不透明度值（1 表示完全不透明）。...要将 Seaborn 中的散点图转换为气泡图，只需为"sizes"传递一个值，该值表示图表中气泡的最小和最大尺寸。对于 Altair，我们只需通过 (filled=True) 来生成气泡图。...在这里，我们可以通过在"mark_bar"命令中传递一个值来自定义条形的大小，如下所示。
当谈到Python数据可视化时，大多数人首先想到的可能是使用matplotlib、seaborn或Plotly等库来创建简单的图表。...虽然matplotlib和其他库提供了一系列预定义的颜色映射，但有时候我们需要根据数据的特点来自定义颜色映射，以突出显示我们感兴趣的信息。...# 显示颜色条plt.show()在这个例子中，我们使用了viridis颜色映射，并根据数据点的值来设置颜色，同时也根据数据点的大小调整了点的大小。...在Python中，我们可以通过各种方式自定义标签，包括更改字体、颜色、位置等。...然后，我们根据数据的值调用这个函数，得到颜色列表，并将其应用于散点图中。在标签中添加格式化文本有时候，我们希望在标签中添加一些格式化的文本，以便更好地说明数据或者增加可读性。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲seaborn模块：热力图 Part 1：示例 已知df_1，有4列["p1", "p2", "p3", "p4"] 根据这4列做热力图，结果如下图 热力图 ?...import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt dict_1 = { "p1":...linecolor设置单元格线框的颜色 vmin=0, vmax=5设置颜色区间的最小最大值 annot=True在每个单元格中显示具体的数值 如果对于生成的热力图颜色不是很喜欢，可以更改，通过增加一个新参数...cmap,该参数取值不同时，颜色地图也不同 sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True
Seaborn 绘制： ? 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。...热力图 热力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。...Seaborn 是基于 Matplotlib 更加高级的可视化库。 另外针对我讲到的这 10 种可视化视图，可以按照变量之间的关系对它们进行分类，这些关系分别是比较、联系、构成和分布。...在 Matplotlib 和 Seaborn 的函数中，我只列了最基础的使用，也方便你快速上手。当然如果你也可以设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以自己查看相关的函数帮助文档。这些留给你来进行探索。...关于本次 Python 可视化的学习，我希望你能掌握： 视图的分类，以及可以从哪些维度对它们进行分类； 十种常见视图的概念，以及如何在 Python 中进行使用，都需要用到哪些函数； 需要自己动手跑一遍案例中的代码
关系（六）利用python绘制二维密度图 二维密度图（2D Density Chart）简介 二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布，通过颜色渐变（或等高线高低）表示区域内观测值的数量。...既可以识别数据集中趋势，也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等， 快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt...) plt.show() 基于matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import...as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 自定义颜色、阴影、带宽、透明度 sns.kdeplot(x=df.sepal_width, y=df.sepal_length..., cmap="Reds", fill=True, bw_adjust=.5, thresh=0.1) plt.show() 总结 以上通过seaborn的kdeplot和matplotlib的pcolormesh
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