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详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

首先看官网的DataFrame.plot( )函数 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False,...如果没有设置，则使用当前matplotlib subplot**其中，变量和函数通过改变figure和axes中的元素（例如：title,label,点和线等等）一起描述figure和axes，也就是在画布上绘图...yticks : sequence#设置y轴刻度，序列形式（比如列表） Values to use for the yticks xlim : 2-tuple/list#设置坐标轴的范围，列表或元组形式...ylim : 2-tuple/list rot : int, default None#设置轴标签（轴刻度）的显示旋转度数 Rotation for ticks (xticks for vertical...到此这篇关于详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数的文章就介绍到这了,更多相关pandas.DataFrame.plot( )画图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。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。...df1=df[:20] df1[‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100)) ?...df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([0,10,15,20]),yticks...如果我们只想设置x轴为对数坐标，y轴仍保持线性坐标，那么 df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,1000),ylim=(0,100),color=’red...在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ? 有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。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。...df1=df[:20] df1[‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100)) ?...df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([0,10,15,20]),yticks...如果我们只想设置x轴为对数坐标，y轴仍保持线性坐标，那么 df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,1000),ylim=(0,100),color=’red...在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ? 有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

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超硬核的 Python 数据可视化教程！

刻度，标签和图例 plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法时不带参数，则返回当前的参数值；调用时带参数，则设置参数值。...plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o') plt.xlim() #不带参数调用，显示当前参数； #可将xlim替换为另外两个方法试试...','four','five']) #设置刻度标签 ax.set_title('My first Plot') #设置标题 ax.set_xlabel('Stage') #设置轴标签 Text(0.5,0...Pandas中有许多基于matplotlib的高级绘图方法，原本需要多行代码才能搞定的图表，使用pandas只需要短短几行。 我们使用的就调用了pandas中的绘图包。...，ylim：设定轴界限，[0,10] grid：显示轴网格线，默认关闭 rot：旋转刻度标签 use_index：将对象的索引用作刻度标签 logy：在Y轴上使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数

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Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

03 坐标轴的设置 1. 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。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。...df1=df[:20] df1['Freedom'].plot(kind='line',xlim=(0,20),ylim=(0,100)) ?...df[:20]['Freedom'].plot(kind='line',xlim=(0,20),ylim=(0,100),color='red',xticks=([0,10,15,20]),yticks...如果我们只想设置x轴为对数坐标，y轴仍保持线性坐标，那么 df[:20]['Freedom'].plot(kind='line',xlim=(0,1000),ylim=(0,100),color='red...在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ? 有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。

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Python时间序列分析简介（2）

使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。 只需 在DataFrame上调用.plot函数即可获得基本线图 。 ?...然后我们设置了 autoscale（tight = True）。这将删除多余的绘图部分，该部分为空。然后，我们绘制了30天窗口中的滚动平均值。请记住，前30天为空，您将在图中观察到这一点。...然后我们设置了标签，标题和图例。 该图的输出为 ? 请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。...在这里，我们指定了 xlim 和 ylim。看看我如何在xlim中添加日期。主要模式是 xlim = ['开始日期'，'结束日期']。 ?...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据

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在模仿中精进数据可视化02：温室气体排放来源可视化

其使用方法非常简单，只需要指定矩形「左下角坐标」，再填写矩形对应的「宽」与「高」即可自由创建矩形： 图2 我们参考原作品的背景色，以及左侧矩形对应y轴的真实数值，先把左侧的「堆叠柱状图」和「图床背景色...x轴范围 ax.set_xlim(-3e6, 1.7e7) # 设置y轴范围 ax.set_ylim(-4e6, 9e6) # 设置背景色 fig.patch.set_facecolor('#efefea...2.2.2 右侧类桑基图部分 到了本文的核心内容——构造右侧类桑基图部分，为了便于之后的几何元素制作，我们先把原作品中右侧涉及的数据构造到数据框中： import pandas as pd data..., ylim): return (xlim[0] + (xlim[1] - xlim[0]) * (x - x.min()) / (x.max() - x.min()),..., ylim): return (xlim[0] + (xlim[1] - xlim[0]) * (x - x.min()) / (x.max() - x.min()),

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