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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明） 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df...会自动知道我希望如何分组，如果我希望进行不同的分组，Pandas 可以很容易地重组 DataFrame。

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    PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

    Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。...但 PandasGUI 在 Grapher 部分下提供了使用 plotly 绘制的交互式图形。 我们通过将fare拖放到x下来创建fare的直方图。...如果您想快速概览数据，从检查汇总统计数据到绘制数据，PandasGUI 是一个很好的工具，可以轻松完成，无需代码。

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    用Python进行美丽而轻松的绘图— Pandas + Bokeh

    这是一个名为的库Pandas-Bokeh，该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单，我相信您可以立即开始使用它！ 条形图示例 让我使用一个示例来演示该库。...现在，我们在Pandas数据框中有数据。在开始用于pandas_bokeh绘制数据之前，我们需要将输出设置为笔记本，这将适用于Jupyter / iPython笔记本。...我将在后面解释为什么我们需要这样做，这是因为pandas_bokeh支持其他输出位置。 pandas_bokeh.output_notebook（） ? 好的。我们现在可以绘制数据框。...这是另一个使用相同数据集但使用折线图绘制数据的示例。...在本文中，我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据框。

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    怎样用Python绘制？

    分组柱状图 分组柱状图，又叫聚合柱状图。当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...每个分组中的柱子使用不同颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类，各个分组之间需要保持间隔。 分组柱状图经常用于不同组间数据的比较，这些组都包含了相同分类的数据。...代码示例2-34第8、9行数据预处理，读者可以打印数据格式；笔者建议在实践中多采用Pandas进行数据预处理，其DataFrames的复合序列可以直接作为分组柱状图的数据。 ?...▲图2-53 代码示例2-40运行结果 代码示例2-40第10行使用vbar()绘制分组柱状图，数据分组采用Pandas的groupby方法，该数据为复合序列，展示了汽车缸数与每加仑汽油能行驶的英里数之间的关系...▲图2-55 代码示例2-42运行结果 代码示例2-42第18行使用FactorRange ()方法预定义x轴的范围（factors的数据格式与Pandas复合序列相似）；第19行绘制竖向堆叠柱状图。

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    原创译文 | 最新顶尖数据分析师必用的15大Python库（上）

    Pandas （资料数量：15089； 贡献者：762） Pandas是一个Python软件包，可以处理“标记”（labeled）和“关联”（relational）数据，简单直观。...Pandas是数据整理的完美工具。 使用者可以通过它快速简便地完成数据操作，聚合和可视化。 ?...Pandas库有两种主要数据结构： “系列”（Series）——单维结构 “数据帧”（Data Frames）——二维结构 例如，如果你通过Series在Data Frame中附加一行数据，你就能从这两种数据结构中获得一个的新的...“数据帧” 使用Pandas你可以完成以下操作： 轻松删除或添加“数据帧” bjects将数据结构转化成“数据帧对象” 处理缺失数据，用NaNs表示 强大的分组功能 4.Matplotlib （资料数量...Bokeh的主要关注点是交互性，所以它可以通过现代浏览器以数据驱动文档（d3.js）的方式进行演示。 7.

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    Python数据可视化大全：Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

    Pandas创建了一个简单的时间序列数据，并使用Matplotlib绘制了折线图。...性能和效率优化 对于大规模的数据集或复杂的图表，性能和效率成为关键问题。以下是一些优化技巧： 使用NumPy和Pandas优化数据处理： 尽可能使用向量化操作，以提高数据处理效率。...使用plt.tight_layout()： 该函数能够自动调整子图的布局，避免重叠。 避免绘制过多数据点： 对于大型数据集，可以通过降采样等方法减少数据点的数量。...使用Plotly创建交互性动画 Plotly也提供了创建交互性动画的功能，以下是一个简单的例子： import plotly.express as px import pandas as pd # 创建数据...Plotly的scatter函数创建了一个动画散点图，通过animation_frame参数指定了动画的帧。

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    手把手教你用Bokeh进行可视化数据分析（附源码）

    ▍前言 上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下： 金州勇士4年3冠的成功秘诀...： """Bokeh 可视化模板 这个模板是一个通用的框架步骤，可以让你通过使用Bokeh 把数据转化为可视化效果 """ # 数据处理库 import pandas as pd import numpy...步骤 4：连接并绘制数据 接下来，你将使用Bokeh的渲染器（可视化图）来塑造数据。在这里，你可以灵活地使用许多可用的标记和形状选项从头开始绘制数据，所有这些都可以轻松定制，有极高的创作自由。...步骤 1：准备数据 在进行可视化之前我们先使用pandas对原始数据进行一些提取和处理操作，生成DataFrame数据表结构。...上面我们通过实例化得到了pctFig和totFig，接着我们对pctFig选择使用圆点图来绘制数据，对totFig选择使用方形点图来绘制数据，具体代码如下： # 步骤四：采用圆点图绘制数据 pctFig.circle

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    你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

    之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。...安装第三方库 pip install pandas-bokeh or conda: conda install -c patrikhlobil pandas-bokeh 如果你是使用jupyter...") 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...（上图中我们绘制的是2017年的数据），则无需对y赋值，结果会嵌套显示在一个图中： df_pie.plot_bokeh.pie( x="Partei", colormap=["blue"...默认值：False kwargs **：bokeh.plotting.figure.patch 的可选关键字参数 # 我们用 之前饼图里的数据来绘制 df_energy = df_pie df_energy.plot_bokeh.area

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    怎样用Python绘制？（附代码）

    分组柱状图 分组柱状图，又叫聚合柱状图。当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...每个分组中的柱子使用不同颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类，各个分组之间需要保持间隔。 分组柱状图经常用于不同组间数据的比较，这些组都包含了相同分类的数据。...代码示例2-34第8、9行数据预处理，读者可以打印数据格式；笔者建议在实践中多采用Pandas进行数据预处理，其DataFrames的复合序列可以直接作为分组柱状图的数据。 ?...▲图2-53 代码示例2-40运行结果 代码示例2-40第10行使用vbar()绘制分组柱状图，数据分组采用Pandas的groupby方法，该数据为复合序列，展示了汽车缸数与每加仑汽油能行驶的英里数之间的关系...▲图2-55 代码示例2-42运行结果 代码示例2-42第18行使用FactorRange ()方法预定义x轴的范围（factors的数据格式与Pandas复合序列相似）；第19行绘制竖向堆叠柱状图。

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    怎样用Python绘制？（附代码）

    分组柱状图 分组柱状图，又叫聚合柱状图。当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...每个分组中的柱子使用不同颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类，各个分组之间需要保持间隔。 分组柱状图经常用于不同组间数据的比较，这些组都包含了相同分类的数据。...代码示例2-34第8、9行数据预处理，读者可以打印数据格式；笔者建议在实践中多采用Pandas进行数据预处理，其DataFrames的复合序列可以直接作为分组柱状图的数据。 ?...▲图2-53 代码示例2-40运行结果 代码示例2-40第10行使用vbar()绘制分组柱状图，数据分组采用Pandas的groupby方法，该数据为复合序列，展示了汽车缸数与每加仑汽油能行驶的英里数之间的关系...▲图2-55 代码示例2-42运行结果 代码示例2-42第18行使用FactorRange ()方法预定义x轴的范围（factors的数据格式与Pandas复合序列相似）；第19行绘制竖向堆叠柱状图。

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    8个流行的Python可视化工具包

    也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。...在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Pyecharts绘制可视化地图专辑 Python 绘制惊艳的瀑布图 使用日历热图进行时序数据可视化 用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图 一行 Python 代码轻松构建树状热力图 这种

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    手把手教你用Python画直方图：其实跟柱状图完全不同

    直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。...频数分布直方图需要经过频数乘以组距的计算过程才能得出每个分组的数量，同一个直方图的组距是一个固定不变的值，所以如果直接用纵轴表示数量，每个矩形的高代表对应的数据元数量，既能保持分布状态不变，又能直观地看出每个分组的数量...组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数。 组距：每一组两个端点的差。 频数：分组内数据元的数量除以组距。 02 实例 直方图代码示例如下所示。...▲图2-59 代码示例2-45运行结果 代码示例2-45第2行使用quad ()方法通过定义矩形的四边边界绘制直方图，具体参数说明如下。...延伸阅读《Python数据可视化》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出

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    可以的，“Pandas”现在也可以绘制交互式的图形了，来看看怎么做的吧？

    大家好，我是俊欣，今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”，希望读者朋友们读了之后能够有所收获。...01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持，例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块，进而便可以绘制出交互式的图形了，我们先来看一下“Plotly”...作为后端的支持， 在我们导入所需要用到的模块之后，我们需要导入进需要用到的数据库，并且添加下面这行代码，以激活“Plotly”作为后端的支持 import pandas as pd import numpy...02 Bokeh作为后端支持 好了，我们来看一下用“Bokeh”作为后端支持的“Pandas”可视化该如何来操作，我们也同样来绘制一个散点图，通过不同的类别来区分的，代码如下 pd.options.plotting.backend...= 'pandas_bokeh' import pandas_bokeh from bokeh.io import output_notebook from bokeh.plotting import

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    Bokeh Bokeh 很美。从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。

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    Python常用的6种绘制地图的方法

    、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便，但是地图看起来有一些单调，我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看 with open("china.json", encoding="utf8") as...可以看到已经有内味了，唯一美中不足的就是南海的十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 的地图可视化工具，其数据结构完全继承自 Pandas，对于熟悉潘大师的同学来说还是非常友好的...我们复用了前面处理的 china.json 数据，里面的 number 字段是随机生成的测试数据，效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly，这也是一个非常好用的 Python...下面我们继续绘制中国地图，使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox

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    聊一聊我常用的6种绘制地图的方法

    、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...的地图可视化工具，其数据结构完全继承自 Pandas，对于熟悉潘大师的同学来说还是非常友好的 还是先画一张世界地图 import pandas as pd import geopandas import...，里面的 number 字段是随机生成的测试数据，效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly，这也是一个非常好用的 Python 可视化工具，如果要绘制地图信息，我们需要安装如下依赖...).add_to(chn_map) folium.LayerControl().add_to(chn_map) chn_map 作为专业地图工具，不仅渲染速度快，自定义程度也是非常高的，值得使用尝试...则胜在自由度上，它们作为专业的地图工具，留给了使用者无限可能；至于 Plotly 和 Bokeh 则属于更高级的可视化工具，它们胜在画质更加优美，API 调用也更加完善 今天我们介绍了几种比较常用的绘制地图的类库

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