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绘图区更改轴值

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据处理和分析工具。在Pandas中,绘图区是用于展示数据可视化结果的区域。如果需要更改绘图区的轴值,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
  2. 创建数据集:data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都'], '销售额': [100, 200, 150, 300, 250]} df = pd.DataFrame(data)
  3. 绘制柱状图:df.plot(x='城市', y='销售额', kind='bar') plt.show()
  4. 更改轴值:plt.xticks(range(len(df['城市'])), df['城市']) plt.xlabel('城市') plt.ylabel('销售额') plt.title('各城市销售额') plt.show()

在上述代码中,我们首先导入了Pandas和Matplotlib库。然后,创建了一个包含城市和销售额的数据集,并使用df.plot()函数绘制了柱状图。接下来,使用plt.xticks()函数将x轴的刻度值更改为城市名称,并使用plt.xlabel()plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签,使用plt.title()函数设置图表标题。最后,使用plt.show()函数显示图表。

这样,我们就可以通过更改轴值来自定义绘图区的展示效果。对于Pandas绘图区更多的操作和参数设置,可以参考Pandas官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matlab中axis函数使用

目录 语法 二.说明 示例 设置坐标范围 使用半自动坐标范围 设置多个坐标的坐标范围 显示绘图而不显示坐标背景 使用紧凑的坐标范围并返回 更改坐标系的方向 添加新绘图时保留当前的坐标范围... 说明 更改的坐标区属性 manual 将所有坐标范围冻结在它们的当前。 将 XLimMode、YLimMode 和 ZLimMode 设置为 'manual'。...style – 坐标范围和尺度 坐标范围和尺度,指定为以下之一。 说明 更改的坐标区属性 tight 将坐标范围设置为等同于数据范围,使框紧密围绕数据。...surf(peaks) axis off 使用紧凑的坐标范围并返回 绘制一个曲面。将坐标范围设置为等于数据范围,这样绘图可以扩展到坐标边缘。...首先,使用 summer 颜色图创建绘图。默认情况下,x 按从左到右的顺序逐渐增加,y 按从下到上的顺序逐渐增加。

3.5K20

Matplotlib引领数据图表绘制

Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库,为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...图像得组成 下面张图片来自matplotlib官网,简单说明一下图片得组成; figure:画布,一张图片得整体轮廓 Axes:数轴,一张画布上可以画多张图片 axis:坐标,通常得x,y等 tick...xycoords=‘data’ :基于数据的来选位置 xytext=(+30, -30) 和 textcoords=‘offset points’ :对于标注位置的描述 和 xy 偏差 \,即标注位置是...使用 plt.subplot(2, 3, 4) 将整个图像窗口分为 2 行 3 列, 当前活跃为 4。...绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。

17510

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,如标记,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。...我推荐先使用pandas绘图,是因为它是一种快速简便构建可视化的方法。由于大多数人可能已经在pandas中进行过一些数据处理/分析,所以请先从基本的绘图开始。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(如添加标题和标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...假设我们要调整x限制并更改一些坐标的标签?...这个功能可以将用户定义的函数应用于,并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标上。

2.4K20

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

2.6K20

绘制频率分布直方图的三种方法,总结的很用心!

Pandas模块 #注意直方图上添加核密度图,必须将直方图频数更改为频率,即normed参数设置成True #直方图 df.年龄.plot(kind="hist",bins=20,color="steelblue...y标签 plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("核密度") #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show...pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法,用来计算一个非空的直方图,并将之转变成一个pandas的series结构:df.年龄.value_counts() Seaborn模块...3)、range:指定直方图数据的上下界,默认包含绘图数据的最大和最小。 4)、normed:是否将直方图的频数转换成频率。 5)、weights:该参数可为每一个数据节点设置权重。...13)、norm_hist:是否将频数更改为频率,默认False。 14)、axlabel:用于显示标签。 15)、label:指定图形图例,需要结合plt.legend()一起使用。

35.4K42

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,如标记,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。...我推荐先使用pandas绘图,是因为它是一种快速简便构建可视化的方法。 由于大多数人可能已经在pandas中进行过一些数据处理/分析,所以请先从基本的绘图开始。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(如添加标题和标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...假设我们要调整x限制并更改一些坐标的标签?...这个功能可以将用户定义的函数应用于,并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标上。

2.4K20

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

2.5K20

Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

grid:布尔,默认是 True。是否显示网格线。 title:绘制的图表的标题。 alpha:设置透明度。 xlabels、ylabels:布尔或列表,默认为 True。...xlabelsize:整数,默认 None。如果指定,则更改 X 标签尺寸。 xrot:浮点数,默认为 None。旋转 X 标签的角度。 ylabelsize:整数,默认 None。...如果指定,则更改 Y 标签尺寸。 yrot:浮点数,默认为 None。旋转 Y 标签的角度。 figsize : 元组。默认情况下,要创建的图形大小(以 inches 为单位)。...color:在绘图中使用的一种或多种颜色。可以是字符串或任何可被 matplotib 解释为颜色的东西。通常传入颜色列表。...kwds : 其他绘图关键字参数,将传递给 hist {/} kde plot 函数。 实际上,这主要涉及一些 matplotlib 绘图参数。

9500

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

2.5K20

Python气象绘图教程(三)

但是在py中,有一个专门进行数据处理的库包叫做pandas(为什么称为胶水语言,就是因为随时调取需要的库包),引入库包命令为: import pandas as pd 我实验时的数据存储在excel文件中...第二步添加绘图: ax1=fig.add_subplot(111) subplot命令是在画布上添加一个绘图,括号里的内容转述为汉字为:“创建一个一行一列的绘图(一行一列就只有一个绘图),ax1...是第一个绘图(本来就只有一个*囧*)”不懂的话可以做一个小测试: ax1=fig.add_subplot(221) ax2=fig.add_subplot(222) ax3=fig.add_subplot...原理是什么——刚才已经讲过了twin,在上面程序的第5行有ax2=ax1.twinx(),这代表新建了一个绘图,但是两个绘图共用x,按照官网手册介绍,ax2和ax1共用x,但是ax1使用左侧y...,ax2使用右侧y

2.9K31

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

1.8K50

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

1.8K10

使Excel图表网格线呈正方形的VBA代码

图1 有几种方法可以实现这一点,不包括用鼠标单击和拖动的繁琐手动方法,也不包括尝试最大的一系列。这里使用VBA来处理此任务。...然后,具有较大间距的的最大会增加,因此其网格线间距会缩小以匹配较小间距的上的间距。 下面的函数接受想要处理的图表,实现正方形网格线。...图2 图表中有一条奇怪的空白边,但可以通过格式化绘图区域边框以匹配,使其看起来不那么奇怪。 图3 试试另一张图表。与第一个类似,但X是之前的两倍,这导致了不同的比例,如下图4所示。...如果该参数设置为True,则在调整最大之前,代码将对两个应用相同的间距;如果该参数设置为False或省略,代码将忽略刻度间距。...图6 通过更改绘图区域大小来设置方形网格线 通过保持绘图区域固定和调整轴比例,实现了上面的方形网格线。但是,如果将绘图区域缩小到网格线成正方形所需的数量,会怎么样?

2.2K30

数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

博主会长期维护博文,有错误或者疑惑可以在评论指出,感谢大家的支持。...一、基础绘图:plot Series和DataFrame上的plot方法只是plt.plot()的简单包装,这里我们用一段实际数据来进行可视化展示: import pandas as pd import...最后,pandas中有几个绘图功能。以Series或DataFrame作为参数的绘图。...Alpha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和y的数字列。...如果指定了fontsize,则该将应用于楔形标签。此外,matplotlib.pyplot支持的其他关键字,可以使用pie()。 那么到目前为止所有常用的绘图形式都讲完了。 以上就是本期全部内容。

34141

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

1.7K10

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...比如对于x,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是将logx或者logy的设置为Ture。...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。 4行3列 ? 3行4列 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

1.7K30

Python数据可视化 热力图

一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观...areas: # 每个行政 对每行数据都进行判断 # 土地位置里包含行政为规划建筑面积 不包含 为0 # 得到19列 以行政为列名 其下面值为规划建筑面积...默认是auto,如果是True,则以DataFrame的index作为x标签、columns作为y的标签。如果是False,则不添加行标签名。如果是列表,则标签名改为列表中给的内容。...如果是布尔型的DataFrame,则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉 ax:设置作图的坐标,一般画多个子图时需要修改不同子图的该 **kwargs:All other keyword...areas: # 每个行政 对每行数据都进行判断 # 土地位置里包含行政为规划建筑面积 不包含 为0 # 得到19列 以行政为列名 其下面为规划建筑面积

6.5K40

Day4.五种常见图形的绘制

在学习使用Matplotlib时我们可以体会到:它在使用时灵活,可以定制化绘图,但是时间上的花费也比较多。...为了提高画图效率,包Seaborn基于Matplotlib底层开发,使用更少的代码,将常用的可视化绘图过程进行封装,有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形,省时省力;此外seaborn还提供更为丰富的图像以及...散点图 散点图(scatter plot),它将两组数据(或者变量)的显示在二维坐标中,适合展示两个变量之间的关系。...我们可以看到两张图的区别:matplotlib默认情况下绘图呈现是一个长方形,而seaborn是正方形并且含有x和y的标签;seaborn还展示散点图还给出了两组数据(变量)的分布情况。...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量的小区间,在小区间内填充图形,它的高度是y。特点是用来绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布状况(统计)。

2.2K20
领券