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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...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(

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Python数据科学（九）- 使用Pandas绘制统计图表1.信息可视化

2.绘制移动平均线 获取上证指数5.21日分笔历史数据 import tushare as ts df = ts.get_tick_data('000001', date='2018-05-21') 返回值说明...绘制当日前20条数据成交金额变动折线图 df = df.head(200) df['amount'].plot(kind='line', figsize=[15,3], legend=True, title...on：字符串，可选用于计算滚动窗口的DataFrame列，而不是索引 closed：字符串，默认无在'右'，'左'，'双'或'既非'端点上关闭间隔。...3.绘制直方图 我们找出5.21号14:55 - 14:57 这两分钟内的上证指数数据，观察它的成交金额变化 df.ix[(df.time>='14:55:00')&(df.time<='14:57:00...4.<em>绘制</em>圆饼图 import tushare # 获取大盘指数实时行情列表 df = ts.get_index() df['diff'] = df['close'] - df['open'] df['

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利用Python绘图和可视化（长文慎入）

6、注释以及在Subplot上绘图 除标准的图表对象之外，你可能还希望绘制一些自定义的注释（比如文本、箭头或其他图形等）。 注释可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。...9、pandas中的绘图函数 不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。...这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。...这两种图表常常会被画在一起。直方图以规格化形式给出（以便给出面元化密度），然后再在其上绘制核密度估计。接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布，如下所示： ? ?...(4)basemap工具集（http://matplotlib.github.com/basemap，matplotlib的一个插件）使得我们能够用Python在地图上绘制2D数据。

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收藏起来！比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器！

接下来，我将带领大家学会如何用更少的时间绘制更美观的可视化图表——通常只需要一行代码。 本文所有代码都可以在 GitHub 上找到。读者朋友们也可以直接在浏览器里打开 NBViewer 链接查看效果。...Plotly简要概述 plotly Python 包是一个构建在 plotly.js 上的开源库，而后者又是构建在 d3.js 上的。...如果我们要绘制一个关于每篇文章粉丝数量在不同发表渠道的分布情况的箱线图，我们可以先使用 pandas 中DataFrame 的 pivot(透视表) 功能，然后再绘制图表，如下： ?...- 添加文章的标题到每个数据点中（鼠标放上去可以显示文章名和变量值） 如果要从图表上了解更多的信息，我们还可以很容易地添加文本注释： ?...而到目前为止，能够在 Python 中实现上述需求的不二选择便是 plotly。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...，它们在一组指标中总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。...换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。

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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...回到本书之前使用的数据集，假设我们想要绘制一个堆积柱状图，用于展示每个派对在每天的数据点占比。...数据点被分成离散的，均匀间隔的箱，并且绘制每个箱中数据点的数量。...06 其他Python可视化工具 和开源代码一样，在Python语言下创建图形的选择有很多(太多而无法一一列举)。自从2010年以来，很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。...我鼓励你探索Python可视化生态系统，因为它将持续增添新内容并在未来进行更多创新。 关于作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney）是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。

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五个创建交互式图表的Python库

你可以在matplotlib中绘制一张图表，运用Phython和JavaScript插件增加交互功能，然后用D3渲染。...Mpld3包含缩放、平移和增加提示工具条（当鼠标悬浮于某一数据点上，出现提示信息）等内置插件。然而，Mpld3的真正亮点在于它齐全的API，允许让你创造自定义插件。...Bokeh在允许用户在浏览器中操作数据方面做得尤为突出，用户可以通过滑动和下拉菜单进行筛选。与mpld3一样，你可以在其中缩放和平移操作图表，但是也可以关注通过框或套索选中的一组数据点上。...Plotly是一个默认基于网络的服务，但是你可以在Python中使用离线库，并且上传图表到Plotly免费公共服务器或付费私人服务器。从那里，你可以把图表嵌入到网页中。...另一种在Plotly中操作和分享图形的方式是在Mode中进行操作。你可以用SQL拖入数据，在Phthon Notebook中，利用Plotly离线库绘制查询的结果，之后把交互式图表添加到报告中。

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5个可以帮助pandas进行数据预处理的可视化图表

分析数据点的探索性数据分析（EDA）是在算法的数据建模之前制定假设的正确步骤。 ? 数据科学行业中一个最常见的陷阱是花费数小时为他们的项目寻找最佳算法，而没有花足够的时间首先理解数据。...那些在媒体上跟踪我的人可能已经注意到我经常使用它。在下面的代码中，我们将计算seaborn“mpg”数据集中所有变量之间的成对相关性，并将其绘制为热力图。...那些在媒体上跟踪我的人可能已经注意到我经常使用它。在下面的代码中，我们将计算seaborn“mpg”数据集中所有变量之间的成对相关性，并将其绘制为热力图。...当绘制“tips”数据集的“total_bills”值的滞后图时，就像在自相关图中一样，滞后图表明它是随机数据，到处都有值。...绘制高维数据集的平行坐标非常有用。每个尺寸用一条垂直线表示。 在平行坐标系中，“N”等距垂直线表示数据集的“N”维度。顶点在第n个轴上的位置对应于该点的第n个坐标。

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python数据分析——数据可视化（图形绘制基础）

而Seaborn则是在Matplotlib的基础上，进一步封装和优化，提供了更加美观和高级的绘图接口。 在图形绘制基础方面，我们需要掌握几个核心概念，包括坐标轴、图例、标题、标签等。...在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制折线图，通过设置x轴和y轴的数据，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个基本的折线图。...在Seaborn中，我们可以使用boxplot()函数来绘制箱线图。通过传入数据集和需要展示的数据列名，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个箱线图。...当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，使用散点图比较数据方便直观。散点图将序列显示为一组点，其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。...【例7.8】下面给定的数据是某公司产品在各个国家用户的消费分布图,请根据以下数据利用Python绘制箱型图。

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

折线图 折线图是一种通用的图表，可以用来可视化各种不同的关系。 该图表易于创建和分析，并且可以用于有效地交流数据。 在折线图中，每个数据点都是由直线连接。...这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。 异常值是落在此范围之外的任何数据点，并单独显示。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12....创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。 对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。

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UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章

Python 和 Pandas 中的正则表达式（RegEx 组） 6.6.1 规范化 6.6.1.1 使用正则表达式进行规范化 在本笔记的早期，我们使用python字符串操作和pandas的Series...例如，HIV 率在不同国家之间的分布的峰值数量取决于我们绘制的直方图箱数。 如果我们将箱数设置为 5，则分布呈单峰分布。...下面，我们在数据点 2.2 上放置了一个高斯核，用橙色绘制。高斯核简单地是正态分布，在 Data 8 中可能称为钟形曲线。...当具有相似值的散点堆叠在一起时，就会发生过度绘制，这使得很难看出实际绘制的散点数量。请注意，在图表的右上方区域，我们无法轻易地判断出有多少点已经被绘制。这使得我们的可视化难以解释。...现在，我们在水平轴上绘制原始 x 值的对数，垂直轴上绘制原始 y 值的 4 次方。我们开始看到我们转换变量之间的近似线性关系。 我们能从中得出什么？

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用 Python 让图表动起来，居然这么简单

更棒的是，你还是可以在你的图表上用Matplotlib、Seaborn或者其他库！...Python 环境搭建以及神器推荐，果断转走！ 我现在使用 get_data函数从表中检索海洛因过量的数据并放在有两列的Pandas DataFrame中，一列是年，一列是过量死亡的人数。...然后我使用seaborn线图来绘制所选的数据。最后两行代码只是为了让图表更美观。...动画能够正常运行但是感觉有点跳跃，所以我们需要在已有数据点之间增加更多的数据点来使动画的过渡平滑。于是我们使用另一个函数 augment。...在这里我用参数 numsteps=10调用 augment函数，也就是增加数据点至160个，并且设置 frames=160 。这样以来，图表显得更为平滑，但还是在数值变动处有些突兀。 ?

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《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

图9-4 继续绘制两次之后的图像 你可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型。...要绘制一张图表，你组装一些基本组件就行：数据展示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散布图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。 在pandas中，我们有多列数据，还有行和列标签。...数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。...9.3 其它的Python可视化工具 与其它开源库类似，Python创建图形的方式非常多（根本罗列不完）。自从2010年，许多开发工作都集中在创建交互式图形以便在Web上发布。...下一章，我们将重点放在pandas的数据聚合和分组操作上。

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这40个Python可视化图表案例，强烈建议收藏！

在以图形方式表现某些数据时，Python能够提供很大的帮助。 不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！...可以快速获得中位数、四分位数和异常值，但也隐藏数据集的各个数据点。...它们总是在X轴上表示一个变量，另一个在Y轴上，就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数，并用颜色渐变表示。...折线图 折线图是最常见的图表类型之一。 将各个数据点标志连接起来的图表，用于展现数据的变化趋势。...和弧线图一样，也只能通R或者D3.js绘制。 D3.js绘制的示例如下。 40. 动态图表 动态图表本质上就是显示一系列静态图表。 可以描述目标从一种状态到另一种状态的变化。

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Seaborn的15种可视化图表详解

在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，它基于Matplotlib，并且提供了一个高级接口，使用非常见简单，生成图表也非常的漂亮。...它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外的任何数据点，并会单独显示出来。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...它与其他Python数据分析库(如Pandas)的集成使其成为数据探索和可视化的强大工具。 作者：Atin Bera

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FiveThirtyEight 类型图表 Matplotlib制作

数据处理 具体的数据可以在github（https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango）上直接下载，在这里使用的名为fandango_score_comparison.csv...的数据文件，表中各数据所代表的意义可在github上查看。...重点：先计算值及其频率，再将频率归一化为百分比，以便比较两个具有不同数据点数量的数据集。...绘制面积图(area)可以直接使用pandas内置绘图方法plot.area()或者plot(type=’area’)，但该方法定制行比较差，对于上面的图表将很难进行仿制，这里采用matplotlib的...plot()方法绘制折线图，再在折线图下方采用fill_between()方法填充面积，fill_between()方法较为灵活，可以完美解决上述图表的仿制工作。

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8个流行的Python可视化工具包

喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。...Seaborn 绘制 21 种超实用精美图表 ggplot(2) 你可能会问，「Aaron，ggplot 是 R 中最常用的可视化包，但你不是要写 Python 的包吗？」。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...不过 Pandas Python 包最近弃用了一些方法，导致 Python 版本不兼容。...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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28个数据可视化图表的总结和介绍

但是作为一名数据科学从业者最好的工具还是python。所以在我们进行数据科学项目的时候，一定要注意数据可视化，因为这是表示信息和洞察数据的最简单方法。...初级数据可视化 这里我们总结了9个数基础可视化图，这些都是我们在日常工作中常用的也是最简单的图表。 频率表 频率是一个值出现的次数的计数。频率表是用表格表示频率的一种方式。表格如下所示。...Stacked Area Chart 堆叠面积图将几个区域序列叠加在一起进行绘制。每个序列的高度由每个数据点中的值决定。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...我在本文中整理了基本上所有的图表概述。这将是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法，希望这篇文章对你有所帮助。 作者：Md. Zubair

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

一个矩形竖立在一个 bin 上，其高度与 bin 中的数据点数量成正比。直方图给人一种底层数据分布密度的感觉。...100% 堆积面积图 在此图表中，每组数据所占的面积以占总数据量的百分比来衡量。通常，纵轴总计为 100%。 3-D 面积图 此图表是在 3 维空间上测量的。...: [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) plt.stackplot(df.period, df.team_A, df.team_B, df.team_C) 点阵图 点图由在图形上绘制为点的数据点组成...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中，蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中，线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。...第25个百分位数是绘制的线，其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位数（其定义类似于第 25个百分位数）百分位如上）。数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线，称为须线。

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