Python Pandas - 資料視覺化



基本繪圖:plot

Series 和 DataFrame 上的此功能只是對matplotlib庫的plot()方法的簡單包裝。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
   periods=10), columns=list('ABCD'))

df.plot()

輸出如下:

Basic Plotting

如果索引由日期組成,它將呼叫gct().autofmt_xdate()來格式化 x 軸,如上圖所示。

我們可以使用xy關鍵字繪製一列與另一列的關係圖。

繪圖方法允許使用少數幾種繪圖樣式,而不是預設的線型圖。這些方法可以作為plot()的kind關鍵字引數提供。這些包括:

  • bar 或 barh 用於條形圖
  • hist 用於直方圖
  • box 用於箱線圖
  • 'area' 用於面積圖
  • 'scatter' 用於散點圖

條形圖

現在讓我們透過建立一個條形圖來看看什麼是條形圖。條形圖可以按以下方式建立:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar()

輸出如下:

Bar Plot

要生成堆疊條形圖,傳遞 stacked=True

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar(stacked=True)

輸出如下:

Stacked Bar Plot

要獲得水平條形圖,請使用barh方法:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')

df.plot.barh(stacked=True)

輸出如下:

Horizontal Bar Plot

直方圖

可以使用plot.hist()方法繪製直方圖。我們可以指定箱子的數量。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])

df.plot.hist(bins=20)

輸出如下:

Histograms using plot.hist()

要為每一列繪製不同的直方圖,請使用以下程式碼:

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])

df.diff.hist(bins=20)

輸出如下:

Histograms for Column

箱線圖

可以透過呼叫Series.box.plot()DataFrame.box.plot(),或者DataFrame.boxplot()來繪製箱線圖,以視覺化每一列中值的分佈。

例如,這是一個箱線圖,它表示對[0,1)上的均勻隨機變數進行10次觀測的五次試驗。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()

輸出如下:

Box Plots

面積圖

可以使用Series.plot.area()DataFrame.plot.area()方法建立面積圖。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()

輸出如下:

Area Plot

散點圖

可以使用DataFrame.plot.scatter()方法建立散點圖。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

輸出如下:

Scatter Plot

餅圖

可以使用DataFrame.plot.pie()方法建立餅圖。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
df.plot.pie(subplots=True)

輸出如下:

Pie Chart
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