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pandas plot label_python pandas 資料分析2 繪圖plot

除了plot,經常會用到還有scatter,這個會顯示散點圖,首先給大家說一下在 pandas 中有多少種方法 bar hist box kde area scatter hexbin

In [1]:

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
           

In [2]:

# 随機生成1000個資料df = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000),name='d')df.plot()
           

Out[2]:

pandas plot label_python pandas 資料分析2 繪圖plot

In [3]:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4), index=np.arange(1000), columns=list("ABCD"))df = df.cumsum()df.plot()plt.show()
           
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In [4]:

ax = df.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')df.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax= ax)
           

Out[4]:

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In [5]:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,4), index=np.arange(50), columns=list("ABCD"))df.plot.bar(y='B',color='DarkBlue',label='Class1')
           

Out[5]:

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In [6]:

df['A'].plot.hist()
           

Out[6]:

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In [7]:

df['A'].plot.box()
           

Out[7]:

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In [8]:

df['A'].plot.kde()
           

Out[8]:

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In [9]:

df.plot.area(stacked=False)
           

Out[9]:

pandas plot label_python pandas 資料分析2 繪圖plot

In [10]:

ax = df.plot.area(y='B',stacked=False)
           
pandas plot label_python pandas 資料分析2 繪圖plot

In [11]:

ax = df.plot.hexbin(x='A', y='B', gridsize=20)
           
pandas plot label_python pandas 資料分析2 繪圖plot