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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

数据可视化是捕捉趋势和分享数据中获得见解非常有效方式,流行可视化工具有很多,它们各具特色,但是在今天文章中,我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...,开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图,它在 x 上绘制索引,在 y 上绘制 DataFrame 中其他数字列。...宽度和高度默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y ,我们可以数据中绘制多条线。...,其中 x 表示 bin 范围,而 y 表示某个区间内数据频率。...df.plot(kind='box', vert=False, figsize=(9,6)) Output: 面积图 面积图是折线图扩展,它用颜色填充折线图和 x 之间区域。

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最简洁Python时间序列可视化:数据科学分析价格趋势,预测价格,探索价格

【工具】Python 3 【数据】Tushare 【注】示例注重是方法讲解,请大家灵活掌握。 01 单个时间序列 首先,我们tushare.pro获取指数日线行情数据,并查看数据类型。...,我们需要导入matplotlib.pyplot【2】,然后通过设置set_xlabel()和set_xlabel()为x和y添加标签。...04 多个时间序列 如果想要可视化多个时间序列数据,同样可以直接调用plot()方法。示例中我们tushare.pro上面选取三只股票日线行情数据进行分析。...05 总结 本文主要介绍了如何利用Pythonmatplotlib库对时间序列数据进行一些简单可视化操作,包括可视化单个时间序列并设置图中细节,可视化移动平均时间序列和多个时间序列。...同时,自己是一名高级python开发工程师,基础python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战资料都有整理。送给每一位python小伙伴!

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精品课 - Python 数据分析

对于数据结构,无非“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习,当然面向具体 NumPy 数组和 Pandas 数据时,主干线上会加东西。...对于功能,无非它能干什么而目的导向去学习,比如如何插值,如何积分,如何优化,等等。 HOW WELL:怎么学好三者?...Pandas WHY 下图左边「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道),而右边数据 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台 2018-1-3 到...DataFrame 数据可以看成是 数据 = 二维数组 + 索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏就是索引和列索引,它们 可基于位置 (at, loc),可基于标签 (iat...十大案例有的是我亲自为客户做过项目 (当然讲出来时候会修改数据),有的是私募朋友要发行产品我帮其估值,有的是业界 best practice。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

导读:数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...02 绘制柱状图、散点图等常见图形 最近简单柱状图开始,只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot('Country',...03 坐标设置 1. 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为0到100。...2. x、y刻度 有时候坐标刻度并不理想,我们希望在上面标上我们喜欢数值。

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Pandas高级教程之:plot画图详解

简介 python中matplotlib是非常重要并且方便图形化工具,使用matplotlib可以可视化进行数据分析,今天本文将会详细讲解Pandas中matplotlib应用。...基础画图 要想使用matplotlib,我们需要引用它: In [1]: import matplotlib.pyplot as plt 假如我们要从2020年1月1日开始,随机生成365天数据,然后作图表示应该这样写...np.random.randn(365, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD")) df3= df3.cumsum() df3.plot() 可以指定和列使用数据...数据集中选择指定大小随机子集,为该子集计算出相关统计信息, 重复指定次数。 生成图和直方图构成了引导图。...缩放 画图中如果X或者Y数据差异过大,可能会导致图像展示不友好,数值小部分基本上无法展示,可以传入logy=True进行Y缩放: In [120]: ts = pd.Series(np.random.randn

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分类模型评估方法及Python实现

作者:李小文,先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司算法工程师。...准确率 如何评估一个分类模型计算出来结果是否准确呢?最简单方式就是用准确率(Accuracy)来评价。...混淆矩阵 如何解决准确率陷阱呢,接下来轮到混淆矩阵矩阵出场了。混淆矩阵,顾名思义,就是可以你混淆各种模型评价指标的矩阵。...如果我们阈值1逐渐降低到0,会得到很多对TPR和1 - TNR,将这些值当做数据点,以TPR为y,1 - TNR为x绘制出一条曲线,这条曲线就是ROC曲线。...10.2 AUC值为1,模型预测能力最强 我们预测值直接等于实际值 y_pred = np.array(y) 计算出ROC曲线数据点,并绘制ROC曲线。

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分类模型评估方法及Python实现

准确率 如何评估一个分类模型计算出来结果是否准确呢?最简单方式就是用准确率(Accuracy)来评价。...混淆矩阵 如何解决准确率陷阱呢,接下来轮到混淆矩阵矩阵出场了。混淆矩阵,顾名思义,就是可以你混淆各种模型评价指标的矩阵。...如果我们阈值1逐渐降低到0,会得到很多对TPR和1 - TNR,将这些值当做数据点,以TPR为y,1 - TNR为x绘制出一条曲线,这条曲线就是ROC曲线。...用全宇宙最简单编程语言Python实现ROC数据计算函数如下: def get_roc(y, y_hat_prob): thresholds = sorted(set(y_hat_prob...10.2 AUC值为1,模型预测能力最强 我们预测值直接等于实际值 y_pred = np.array(y) 计算出ROC曲线数据点,并绘制ROC曲线。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

本文经AI新媒体量子位(QbitAI)授权转载,转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...Log_GDP_per_capita”, “Healthy life\nexpectancy”:”Health_life_expect”},inplace=True) df.columns 绘制柱状图、散点图等常见图形 最近简单柱状图开始...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为0到100。...x、y刻度 有时候坐标刻度并不理想,我们希望在上面标上我们喜欢数值。

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两个简单代码片段图表动起来

所以在本篇文章整列了2个简单代码片段,可以图表动起来。 动画 Python中有许多用于绘制图形库。Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly等等。...但是我们绘图目的是要向听众和要传递信息。如果你图能够动起来那么他们肯定会听众在看第一时候就印象深刻。但是并不是每个图形或数据集都适合动画。一般情况下,动画对时间序列来说非常有效。...这个库作用是创建一系列绘图,并将它们放在一个序列中并创建一个动态gif图。 首先,还是获取一些用于绘图时间序列数据。...axis to be entirely plotted at once df.iloc[i:] = np.nan #Plot ax = df.plot(x='month', y=...这是一种每次只绘制一个值编程方式(i=0所有都为nan, i=1,只绘制索引0,i=2,只绘制0和1…),通过这种方法我们可以端到端绘制X,因为在动画期间是不会改变

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如何成为Python数据操作库Pandas专家?

pandas利用其他库来data frame中获取数据。...而Matplotlib和Seaborn则用于提供一个简单接口,使用诸如df.plot()这样命令来绘制data frame中可用信息。...原生Python代码确实比编译后代码要慢。不过,像Pandas这样库提供了一个用于编译代码python接口,并且知道如何正确使用这个接口。...04 处理带有块大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据数据。因此,可以将数据作为迭代器处理,并且能够处理大于可用内存数据。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法组合允许panda以迭代器方式处理数据,如上面的示例所示,其中数据一次读取两

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...Log_GDP_per_capita”, “Healthy lifeexpectancy”:”Health_life_expect”},inplace=True) df.columns 绘制柱状图、散点图等常见图形 最近简单柱状图开始...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为0到100。...x、y刻度 有时候坐标刻度并不理想,我们希望在上面标上我们喜欢数值。

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飞速搞定数据分析与处理-day5-pandas入门教程(相关性与绘图)

数据关联性 寻找关系 Pandas模块一个重要方面是corr()方法。corr()方法计算你数据集中每一列之间关系。本页中例子使用了一个CSV文件,名为:'data.csv'。...结果解释 corr()方法结果是一个有很多数字表格,表示两列之间关系有多好。这个数字-1到1不等。...1意味着存在1比1关系(完美的相关性),对于这个数据集,每当第一数值上升时,另一列也会上升。 0.9也是一个很好关系,如果你增加一个值,另一个值可能也会增加。...Download data.csv[3] or Open data.csv[4] 散点图 用kind参数指定你想要散点图: kind = 'scatter' 散点图需要一个X和一个Y。...在下面的例子中,我们将使用 "持续时间 "作为X,"卡路里 "作为Y

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...Log_GDP_per_capita”, “Healthy life expectancy”:”Health_life_expect”},inplace=True) df.columns 绘制柱状图、散点图等常见图形 最近简单柱状图开始...取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为0到100。...x、y刻度 有时候坐标刻度并不理想,我们希望在上面标上我们喜欢数值。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...Log_GDP_per_capita”, “Healthy lifeexpectancy”:”Health_life_expect”},inplace=True) df.columns 绘制柱状图、散点图等常见图形 最近简单柱状图开始...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为0到100。...x、y刻度 有时候坐标刻度并不理想,我们希望在上面标上我们喜欢数值。

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