pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。...如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较 可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系，比如一个变量的增加是否与另一个变量有关，数据可视化是找到两个变量的关系的最佳方法...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是...（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效 wine_counts.plot.line()
堆叠条形图用于显示数据集子组。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类： 堆积柱状图： 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图： 适合展示同类别的每个变量的比例。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...适用： 堆叠面积图不适用于表示带有负值的数据集。非常适用于对比多变量随时间变化的情况。 分类： 堆积面积图 同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图 比较同类别的各个变量的比例差异。
，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的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的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，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的平均股价。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...如果在同一个图中显示了多个面积图，则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图
在这种情况下，类别是标称类别nominal categories：“纯”类别，类别排序没有多大意义。标称分类变量包括国家，邮政编码，奶酪类型等。...另一种是序数类别ordinal categories：类别见的排序是有意义，如地震震级，有一定数量公寓的住宅小区，以及当地熟食店的薯条大小。...如果杂志评价0-100的话，有100个不同的类别，该怎么办？类别太多了，不适合用条形图处理！...在这种情况下，我们可以使用折线图代替条形图： #统计各个得分的数目，将index排序-从小到大(显示更合理) reviews['points'].value_counts().sort_index()....通常，如果你的数据可以放入条形图中，只需使用条形图！ 面积图Area charts 面积图就是底部有阴影的折线图。
时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...类别比较表包括： 1.条形图 2.分组的条形图 3.气泡图 4.多线形图 5.平行坐标图 6.项目符号图 排序 可以用排序图表呈现各个分析对象的名次。 用例包括： 选举结果排名 绩效统计排名 ?...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...在上图表中，每个类别均由特定的形状（圆形，正方形和三角形）表示，这使得可以轻松比较分析特定范围内不同类别的数据。 形状 图表可以使用多种形状以表示不同数据。可以将形状设置为曲线，精确的折现等。...颜色 颜色在图表上的应用有四种主要应用方式： 区分类别 代表数量 突出显示特定数据 表达意义 颜色区分不同类别 ? 颜色用于定义甜甜圈图中的不同类别。 颜色代表数量 ?
绘制一个div容器并设置容器的样式，容器可以设置的样式并不仅限于宽与高，还可以设置其它属性，如定位等。 （3）使用init方法初始化容器。...为了更直观地查看商品销售数据、广告类别数据、人口数据和生活消费数据，需要在ECharts中绘制不同的柱状图进行展示，如标准柱状图、堆积柱状图、条形图和瀑布图。...itemStyle代码块设置了柱子堆叠部分或堆叠部分边框的颜色，将每根柱子堆叠部分的颜色设置为透明色。...在折线图中，通常沿横轴标记类别，沿纵轴标记数值。 利用某都市一周内的人流量统计数据绘制标准折线图，如图所示。...通过堆叠，玫瑰图可以展示大量的数据。对于类别过少的数据，则显得格格不入，建议使用标准饼图。 （2）展示分类数据的数值差异不宜过大。在玫瑰图中，数值差异过大的分类会非常难以观察，图表整体也会很不协调。
例如，将多个并列的类别聚类、形成一组，再在组与组之间进行比较，这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。...图片 图片 分组柱状图：由子类别来划分一组有几条柱子，形成分组柱状图。 图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。...尤其是当数值比较接近时，由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素（如面积、角度等），因此，使用柱状图更加合适。 需要避开的陷阱 柱状图最核心的功能是比较，比较的核心是高度。...图中左侧为现在的最高税率 35%，右侧则是第二年 1 月 1 日的最高税率 39.6%。 图片 看这幅图时，你对未来减税政策结束有什么看法？或许担心税率的大幅提升？让我们仔细看看。...这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。事实上，按图中的画法，视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6，所以（5.6-1)/1=460%〕。
") 当然在使用的时候，记得先设置 绘制后端为pandas_bokeh import pandas as pd pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh...，用来设置可视化图表的一些功能： kind : 图表类型，目前支持的有：“line”、“point”、“scatter”、“bar”和“histogram”；在不久的将来，更多的将被实现为水平条形图、...柱状图（条形图） 柱状图没有特殊的关键字参数，一般分为柱状图和堆叠柱状图，默认是柱状图。...alpha=0.6) 默认情况下，x轴的值就是数据索引列的值，我们也可通过指定参数x来设置x轴；另外，我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh来进行条形图绘制...面积图 面积图嘛，提供两种：堆叠或者在彼此之上绘制 stacked：如果为 True，则面积图堆叠；如果为 False，则在彼此之上绘制图。
，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图； ......：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...= fengli)) + geom_bar(stat = 'count', position = 'fill' # 条形图的摆放位置设置为百分比堆叠...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置 可视化风格 plt.style.use('tableau-colorblind10...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有） 此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 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的分布情况，描述的数据量一般比较大
在Seaborn中，数据格式需要转换一下，采用科学计算库Pandas中的数据格式DataFrame；对DataFrame的概念我们了解即可，下期DataScience也会推出科学计算库Numpy和Pandas...bins=10) plt.show() # ⽤Seaborn画直⽅图： ''' 使用sns.distplot(x, bins=10, kde=True)函数 参数x是一维数组，bins代表直方图中的小区间数量...条形图 通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...sum(x) > 1会使用sum(x)归一化 labels (每一块)饼图外侧显示的说明文字explode (每一块)离开中心距离 startangle 起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定...=90则从y轴正方向画起 shadow 是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置 可视化风格 plt.style.use('tableau-colorblind10...坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？ 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有） 此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 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的分布情况，描述的数据量一般比较大。
条形图 条形图易于阅读。用眼睛比较条形图的末端，很容易快速得出结论：哪一类最大、哪一类最小以及类别之间的增减区别。 ★ 水平条形图 水平条形图，顾名思义通过水平条线对比多组数据。...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 堆叠图 作为条形图的一种特例，还有一种堆叠图。其旨在比较各类别之间总体区别的同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这会很快产生视觉上的压力，尤其是采用大多数作图应用中的默认配色方案后。...用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。这样不仅可以很直观地了解哪块最大，还能了解它比其他类别大多少。...这里可采取一些常规的原则： 排序 通过数据排序，让受众更容易消化数据，更快速抓住信息要点。对比下图中的上下对比。 对齐文字 对齐文字，特别是坐标系的文字，方便读者更容易对比数据。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。...x 参数指定要用于条形长度的变量，条形长度是每个年龄组中的人数。 y 参数指定要用于条形高度的变量，即年龄组。 方向参数指定条形应该是水平的。 颜色参数指定条形应按性别着色。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 轴的范围，该范围确定金字塔的大小。 最后，我们使用 show（） 方法打印绘图。...使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。方向设置为水平，并使用名称和标记参数为每条迹线指定名称和颜色。...输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。
· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...独特的图形属性可应用于定量数据（如温度，价格或速度）和定性数据（如类别，风味或表达式）。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。 ? 形状可用于表示定性数据。...颜色 颜色可用于以四种主要方式区分图表数据： · 区分类别 · 表示数量 · 突出特定数据 · 表示含义 颜色区分类别 ? 例：圆环图中，颜色用于表示类别。 颜色表示数量 ?...例：地图中，颜色用于表示数据值。 颜色突出数据 ? 例：散点图中，颜色用于突出特定数据。 重点区域 在不滥用的情况下，颜色可以突出焦点区域。
然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。...我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...完全没有异议只需使用另一个参数(如点大小)对第三个变量进行编码，如下面的第二个图所示，我们把这个图叫做冒泡图。 ?...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
11、条形图 条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。 图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。
在条纹图中，散点图通常将重叠。这使得很难看到数据的完整分布。...一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。 如果您的数据有一个 pandas 分类数据类型，那么类别的默认顺序可以在那里设置。...对于其他数据类型，字符串类型的类别将按照它们在 DataFrame 中显示的顺序进行绘制，但是数组类别将被排序： ?...当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ? 条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别中的观察次数，而不是计算第二个变量的统计量。...与回归图中的二元性相似，您可以使用上面介绍的函数，也可以使用更高级别的函数 factorplot()，将这些函数与 FacetGrid() 相结合，通过这个图形的更大的结构来增加展示其他类别的能力。
本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供一些示例来演示它们的强大功能。安装和设置首先，确保你已经安装了Python和Jupyter Notebook。...下面是如何在Jupyter Notebook中使用Pandas进行交互式数据分析的示例：# 在Jupyter Notebook中使用Pandasimport pandas as pd# 从CSV文件加载数据...数据可视化除了数据分析，Pandas和Jupyter Notebook还可以与其他库一起使用，如Matplotlib和Seaborn，用于创建数据可视化。...Pandas支持将数据导出到各种格式，如CSV、Excel等。...随后，我们展示了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas进行交互式分析，以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。
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