首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas dataframe.plot() -线形图-未为前两个索引绘制系列值

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中的DataFrame是一种二维表格数据结构,可以方便地进行数据分析和可视化。

在Pandas中,DataFrame提供了plot()方法用于绘制不同类型的图表,包括线形图。对于线形图,plot()方法可以绘制DataFrame中的一列或多列数据,并将其显示为折线图。

使用DataFrame的plot()方法绘制线形图时,未为前两个索引绘制系列值意味着我们可以选择DataFrame中的某两列作为x轴和y轴的数据进行绘制。这样可以将两列数据之间的关系可视化展示出来。

下面是一个完整的示例代码,展示了如何使用Pandas的DataFrame的plot()方法绘制线形图:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用plot()方法绘制线形图
df.plot(x='x', y='y', kind='line')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中,我们创建了一个包含两列数据的DataFrame,其中'x'列作为x轴数据,'y'列作为y轴数据。然后使用plot()方法指定x和y的列名,并将kind参数设置为'line'表示绘制线形图。最后使用plt.show()显示图表。

线形图适用于展示数据随着时间或其他连续变量的变化趋势,可以帮助我们观察数据的增长、下降或波动情况。在实际应用中,线形图常用于股票走势分析、销售趋势分析等场景。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。具体到数据分析和可视化领域,腾讯云提供了云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云存储COS等产品,可以满足不同场景下的数据存储和处理需求。你可以通过访问腾讯云官网(https://cloud.tencent.com/)了解更多相关产品和详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python数据可视化——matplotlib使用

如果我们没有指定在哪个ax上进行作图,matplotlib会默认选择最后一个(如果没有则创建一个)上进行绘制。下面这条命令就没有指定。...线型图:Series和DataFrame都有自己的plot方法,plot默认创建的是线形图,Series.plot()和DataFrame.plot()。...柱状图:需要给plot方法传入参数kind,其中kind="bar"表垂直柱状图、kind="barh"表水平柱状图。Series和DataFrame的索引将会被用作X(或Y)轴的刻度。...还可以利用s.value_counts().plot(kind="bar")来图形化显示Series中各值出现的频率。 直方图:是一种可以对值频率离散化显示的柱状图。...散布图:是观测两个一维数据序列之间关系的有效手段,使用pd.scatter_matrix()即可建立。

1.7K50
  • 10,二维dataframe —— 类excel操作

    〇,pandas简介 pandas是python数据分析领域最为经典的库之一,基于numpy构建。 pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。...可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。 你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗?...具有以下优点: 数据直观 ———— 就像一个excel表格 功能强大 ———— 极其丰富的方法 DataFrame的概要如下: DataFrame是一个Series容器,创建和索引方式和Series...三,排序 1,按列值排序 ? ? 2,按索引和列名排序 ? ? 四,绘制图表 使用dataframe的plot方法可以绘制各种类型的图表:线形图,柱形图,饼图,散点图,密度图,等高线图等等。

    1.1K10

    超硬核的 Python 数据可视化教程!

    /plot.jpg') #保存图像为plot名称的jpg格式图像 3 Pandas中的绘图函数 Matplotlib作图 matplotlib...yticks:设定y轴刻度值 xlim,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 DataFrame除了Series中的参数外,还有一些独有的选项。...sort_columns:以字母顺序绘制各列,默认使用当前顺序 柱状图 在生成线型图的代码中加上kind=‘bar’或者kind=‘barh’,可以生成柱状图或水平柱状图。...柱状图有一个非常实用的方法: 利用value_counts图形化显示Series或者DF中各值的出现频率。

    5.1K51

    数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    默认情况下,面积图是堆叠的。要生成堆叠面积图,每列必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时,它将自动由0填充。...Alpha值设置为0.5。 df.plot.area(stacked=False) 五、散点图  可以使用DataFrame.plot.scatter()方法绘制散点图,散点图需要x轴和y轴的数字列。...= df["b"] + np.arange(1000) df.plot.hexbin(x="a", y="b", gridsize=25); 关键字参数gridsize:它控制x方向六边形的数量,默认值为...七、饼图 使用DataFrame.plot.pie()或者是Series.plot.pie()可以创建饼图。如果数据包含任何NaN,则它们将自动填充为0。...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时,将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True,则每个列的饼图都将绘制为subplots。

    42541

    Python 可视化视频课 - 4. Seaborn 中

    这是 Python 数据可视化系列的第四节《Seaborn 中》。...Python 数据分析 NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas 时间序列 Pandas 高频数据采样 默顿模型计量经济资本 LSMC...在 Seaborn 中绘图函数命名非常讲究,在顶层的 relplot(), displot() 和 catplot() 旨在绘制出关系图、分布图和分类图,而在每个函数中设置参数 kind 来细分具体图的类型...plot) 显示两个定量变量之间的关系 分布图 (distributional plot) 显示定量变量的分布 分类图 (categorical plot) 显示定量变量在分类变量下每个类别的分布 回归图...关系图 散点图 线形图 分布图 直方图 KDE 图 ECDF 图 地毯图 分类图 条纹图 蜂群图 箱型图 提琴图 条形图 计数图 点图 回归图 回归图 残差图 矩阵图 热力图

    1.1K10

    Matplotlib时间序列型图表(1)

    在前三篇文章中,我们系统介绍了python内置库和pandas中常见的时间处理方法,以此为基础,进入到我们今天的主题——时间序列图的绘制。...为标签,当一个子图有多个数据系列可用 plt.fill_between(x, y1, y2, facecolor, edgecolor, label, alpha, **kwargs) 现将上一个数据集中...1017A站点在2020年的PM2.5浓度值用面积表示,再绘制一个二类标签的面积图。...sel_df1['pm2_5'].values, y2 = 0) ax1.set_ylim(0, sel_df['pm2_5'].max()) fig.autofmt_xdate() #自适应x时间轴 #绘制多系列的面积图...#也就是图例中心点画在横轴的110%,纵轴的0%处,宽度为20%y轴坐标处,一般而言前两个参数就可以满足使用 ax2.legendax2.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 0,

    2.2K20

    Matplotlib类别比较图(2)

    ,标记点为菱形 ax2 = fig.add_subplot(222) ax2.stem(x, y, linefmt = 'b--', markerfmt = 'd') #设置棉棒线形为蓝色虚线-点线,...', markerfmt = 'bo', basefmt = 'r--') #设置棉棒线形为蓝色虚线,标记点为菱形基线,基线线型为红色且起始点为0.01 ax4 = fig.add_subplot(224...间断条形图是在条形图基础上绘制的,主要可视化数据在时间维度上的变化情况。...yrange:表示条形图矩形的宽度(占据y轴的位置),例如(10, 8)表示该系列从y=10开始,占据宽度为8。 **kwargs:其他参数设置,例如facecolors表示系列颜色等。...要求将两个站点的雷达图分别用不同颜色填充。 实现过程:仅仅需要在每个plt.plot语句后加上语句plt.fill()即可。

    1.1K10

    Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

    Series.dt.strftime(self, *args, **kwargs) 使用指定的日期格式转换为索引。...pandas.date_range 是一个函数,允许我们创建一系列均匀间隔的日期。...如果我们有每日或每月的销售数据,将其降采样为季度数据可能是有用的。或者,我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。上采样较少见,并且需要插值。...折线图 sns.lineplot 绘制标准折线图。它的工作方式类似于我们上面使用的dataframe.plot。...df[0].values) plt.plot(detrend) 使用 StatsModels 进行分解 seasonal_decompose 函数返回一个带有季节性、趋势和残差属性的对象,我们可以从系列值中减去它们

    67600

    Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

    其中,前四列均为数值型数据,最后一列花的分类为三种,分别是:Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica。...API层级 关联性分析 介绍 Figure-level relplot 绘制关系图 Axes-level scatterplot 多维度分析散点图 lineplot 多维度分析线形图 relplot...relplot 主要有散点图和线形图2种样式,适用于不同类型的数据。 (1)散点图 指定 $x$ 和 $y$ 的特征,默认可以绘制出散点图。...relplot 方法还支持线形图,此时只需要指定 kind=”line” 参数即可。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取: Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程

    1.9K41

    14个pandas神操作,手把手教你写代码

    图2 读取数据的执行效果 其中: 自动增加了第一列,是Pandas为数据增加的索引,从0开始,程序不知道我们真正的业务索引,往往需要后面重新指定,使它有一定的业务意义; 由于数据量大,自动隐藏了中间部分...将name建立索引后,就没有从0开始的数字索引了,如图4所示。 ? 图4 将name设置为索引的执行效果 7、数据选取 接下来,我们像Excel那样,对数据做一些筛选操作。...图9 选择部分数据绘制折线图 如图10所示,可以使用plot.bar绘制柱状图。...图10 利用plot.bar绘制的柱状图 如果想绘制横向柱状图,可以将bar更换为barh,如图11所示。 ?...图11 利用barh绘制的横向柱状图 对数据聚合计算后,可以绘制成多条折线图,如图12所示。

    3.4K20

    《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

    对于定量数据,欲了解其分布形式是对称的还是非对称的,发现某些特大或特小的可疑值,可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方 图、绘制茎叶图进行直观地分析;对于定性分类数据,可用饼图和条形图直观地显示分布情况...() 依次给出前1、2、…、n个数的最大值 Pandas cummin() 依次给出前1、2、…、n个数的最小值 Pandas 表3-10 Pandas累积统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 rolling_sum...Pandas rolling_skew() 样本值的偏度(三阶矩) Pandas rolling_kurt() 样本值的峰度(四阶矩) Pandas 其中,cum系列函数是作为DataFrame或’...Series对象的方法而出现的,因此命令格式为 D.cumsum(),而rolling_系列是pandas的函数,不是DataFrame或Series对象的方法,因此,它们的使用格式为pd.rolling_mean...实例:绘制样本数据的箱形图,样本由两组正态分布的随机数据组成。其中,一组数据均值为0,标准差为1,另一组数据均值为1,标准差为1。绘制结果如图3-16所示。

    2.2K20

    Python 数据可视化入门-使用 Matplotlib 绘制基础与高级图表

    sns.heatmap 函数用于绘制热力图,并通过 cmap 参数设置了颜色映射。3.3 面积图面积图是一种堆积图,适合展示数据的累计总量。例如,它可以用于显示多个类别随时间变化的累计值。...它用于填充两个系列的数据区域,并通过 alpha 参数设置透明度。3.4 雷达图雷达图用于展示多维数据的比较,适合用于展示多个变量的综合表现。例如,我们可以使用雷达图来展示不同产品的性能指标。...DataFrame,并使用 DataFrame.plot 方法绘制折线图。...6.2 使用 Pandas 绘制时间序列图Pandas 也可以方便地处理时间序列数据并进行可视化。...面积图: 显示多个数据系列的累计值。雷达图: 比较多个变量的综合表现。进阶图表自定义:添加注释: 突出显示特定数据点或趋势。自定义样式: 修改图表的背景色、网格线样式等。

    19620

    python3用ARIMA模型进行时间序列预测

    下面的示例绘制了时间序列中滞后的自相关。 通过运行示例,我们可以看到与前10到12个之后之间存在正相关,这可能对前5个之后具有显着的意义。 模型的AR参数的一个好的起点可能是5。...\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\- 首先,我们得到了残差的线形图...ARMA拟合残差线图 接下来,我们获得了残留误差值的密度图,表明误差为高斯分布。 ARMA拟合残差密度图 显示剩余误差的分布。结果表明,确实在预测中存在偏差(残差均值非零)。...它接受时间步长索引作为参数进行预测。这些索引与用于进行预测的训练数据集的开始有关。...使用图和汇总统计信息来识别趋势,季节性和自回归元素,以了解差异量和所需滞后的大小。 参数估计。使用拟合过程来找到回归模型的系数。 模型检查。使用残差图和统计检验确定模型未捕获的时间结构的数量和类型。

    1.4K20
    领券