图解数据分析(17) | 基于Pandas的数据可视化（数据科学家入门 ...

ChuanXin · 发表于 2022-6-18 07:24

本篇介绍Pandas可视化及图形绘制代码，大部分基础图像（条形图、直方图、箱型图、面积图、散点图、饼形图等）只需要一行代码！系列内容收录于专栏

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作者：韩信子@ShowMeAI
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<hr/>大家在前面的教程中看到了Pandas进行数据分析的灵活操作，但同时作为一个功能强大的全能工具库，它也能非常方便地支持数据可视化，而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率，本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法。
一、基本绘图函数plot

Series 和 DataFrame 上的可视化功能，只是围绕matplotlib库plot()方法的简单包装。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range(&#39;1/1/2022&#39;,
periods=10), columns=list(&#39;ABCD&#39;))
df.plot()
运行结果如下：

如果索引由日期组成，如上图所示，会自动进行日期填充。
除默认线图外，还可以绘制多种样式，可以使用 DataFrame.plot.[图类型参数] 方法进行不同图形的选择。
二、条形图

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=[&#39;e&#39;,&#39;f&#39;,&#39;g&#39;,&#39;h&#39;])
df.plot.bar()
运行结果如下：

产生堆叠的柱状图, 可以设置 stacked=True
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns= [&#39;e&#39;,&#39;f&#39;,&#39;g&#39;,&#39;h&#39;])
df.plot.bar(tacked=True)
运行结果如下：

要获取水平条形图，可以使用barh方法：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns= [&#39;e&#39;,&#39;f&#39;,&#39;g&#39;,&#39;h&#39;])
df.plot.barh(stacked=True)
运行结果如下：

三、直方图

可以使用 plot.hist() 方法绘制直方图。我们可以指定数量。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({&#39;a&#39;:np.random.randn(1000)+1,&#39;b&#39;:np.random.randn(1000),&#39;c&#39;:np.random.randn(1000) - 1, &#39;d&#39;:np.random.randn(1000) -2}, columns=[&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, &#39;d&#39;])
df.plot.hist(bins=20)
运行结果如下：

可以使用以下代码为每列绘制不同的直方图：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({&#39;a&#39;:np.random.randn(1000)+1,&#39;b&#39;:np.random.randn(1000),&#39;c&#39;:np.random.randn(1000) - 1, &#39;d&#39;:np.random.randn(1000) -2}, columns=[&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, &#39;d&#39;])
df.diff().hist(bins=20)
运行结果如下：

四、箱形图

可以通过调用 Series.box.plot() 和 DataFrame.box.plot() 或 DataFrame.boxplot() 来绘制Boxplot，以可视化每个列中值的分布。
例如，这是一个箱线图，代表对[0,1）上的一个随机变量的10个观测值的五个试验。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=[&#39;A&#39;, &#39;B&#39;, &#39;C&#39;, &#39;D&#39;, &#39;E&#39;])
df.plot.box()
运行结果如下：

五、面积图

可以使用 Series.plot.area() 或 DataFrame.plot.area() 方法创建面积图。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=[&#39;A&#39;, &#39;B&#39;, &#39;C&#39;, &#39;D&#39;])
df.plot.area()
运行结果如下：

六、散点图

创建散点图可以使用 DataFrame.plot.scatter() 方法。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=[&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, &#39;d&#39;])
df.plot.scatter(x=&#39;a&#39;, y=&#39;b&#39;)
运行结果如下：

七、饼形图

创建饼图可以使用 DataFrame.plot.pie() 方法。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=[&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, &#39;d&#39;], columns=[&#39;x&#39;])
df.plot.pie(subplots=True)
运行结果如下：

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利用Python进行数据分析·第2版
w3schools pandas tutorial
Kaggle的Pandas入门教程
十分钟入门 Pandas
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Pandas官方教程
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