Pandas Visualisierung

　 　 Pandas Visualisierung Operationen Beispiel

Grundlegende Zeichnung: Zeichnung

Diese Funktion von Series und DataFrame ist nur eine einfache Verpackung um den plot() Methoden des matplotlib-Bibliothek.

　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()

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Wenn der Index aus Daten besteht, wird gct().autofmt_xdate() aufgerufen, um die X-Achse zu formatieren, wie im obigen Bild gezeigt.
Man kann mit den Schlüsselwörtern x und y die Beziehung zwischen einer Spalte und einer anderen Spalte zeichnen.

Abgesehen von der Standardkurvenlinie erlauben die Zeichnungsmethoden auch die Verwendung verschiedener Zeichnungsstile. Diese Methoden können als Kind-Schlüsselwortparameter von plot() bereitgestellt werden. Dazu gehören:

Balkendiagramm Histogramm Boxplot Flächendiagramm Streudiagramm Kuchen Diagramm

Balkendiagramm

Below sehen wir uns an, wie man ein Balkendiagramm erstellt:

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

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Es wird ein gestapelter Balkendiagramm erzeugt, und es kann eingestellt werden stacked=True

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

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Um horizontale Balkendiagramme zu erhalten, kann die barh-Methode verwendet werden:

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)

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Histogramm

Man kann Histogramme mit dem plot.hist() Methoden zeichnen. Man kann die Anzahl angeben.

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)

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Man kann die folgenden Codes verwenden, um verschiedene Histogramme für jede Spalte zu zeichnen:

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)

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Boxplot

Boxplot können durch Aufruf von Series.box.plot() und DataFrame.box.plot() oder DataFrame.boxplot() gezeichnet werden, um die Verteilung der Werte in jeder Spalte visuell darzustellen.
Zum Beispiel, dies ist ein Boxen-Diagramm, das die [0,1eines zufälligen Variablen10fünf Versuchen für eine Beobachtungswert.

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()

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Flächendiagramm

Ein Arealdiagramm kann mit dem Methoden Series.plot.area() oder DataFrame.plot.area() erstellt werden.

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

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Streudiagramm

Ein Streudiagramm kann mit dem Methoden DataFrame.plot.scatter() erstellt werden.

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')

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt:

Kuchen Diagramm

Ein Diagramm im Form von einem Kuchen kann mit dem Methoden DataFrame.plot.pie() erstellt werden.

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)

Die Ergebnisse der Ausführung sind wie folgt: