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『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」( 二 )


『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」
本文插图
多个y值
上面的折线图中只有一条线 ，如何将多个y绘制到一个图中
比如Tmax ，Tmin
df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin'])plt.show
『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」
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条形图
df.plot(x='Month', y='Rain', kind='bar')#同样还可以这样画#df.plot.bar(x='Month', y='Rain')plt.show
『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」
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水平条形图
bar环卫barh ， 就可以将条形图变为水平条形图
df.plot(x='Month', y='Rain', kind='barh')#同样还可以这样画#df.plot.bar(x='Month', y='Rain')plt.show
『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」
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  • 多个变量的条形图
df.plot(kind='bar', x = 'Month', y=['Tmax', 'Tmin'])plt.show
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散点图
df.plot(kind='scatter', x = 'Month', y = 'Sun')plt.show
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饼形图
df.plot(kind='pie', y='Sun')plt.show
『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」
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上图绘制有两个小问题
  • legend图例不应该显示
  • 月份的显示用数字不太正规
df.index = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']df.plot(kind='pie', y = 'Sun', legend=False)plt.show
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更多数据
一开头的数据只有12条记录(12个月)的数据 ， 现在我们用更大的伦敦天气数据
import pandas as pddf2 = pd.read_csv('data/londonweather.csv')df2.head
『可视化技术』Pandas数据可视化的9个要点「附案例」
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df2.Rain.describecount 748.000000mean 50.408957std 29.721493min 0.30000025% 27.80000050% 46.10000075% 68.800000max 174.800000Name: Rain, dtype: float64 上面一共有748条记录, 即62年的记录 。
箱型图
df2.plot.box(y='Rain')#df2.plot(y='Rain', kind='box')plt.show
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直方图
df2.plot(y='Rain', kind='hist')


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