统计图形实战
#柱状图
ttnkh_dd = ttnkh.groupby('Pclass').count()['Name']
plt.figure(figsize=(6.4,4.8))
plt.bar(x=ttnkh_dd.index,height=ttnkh_dd.values,width=0.5,align='center')
plt.xlabel('等级',fontsize=10,labelpad=20)
plt.ylabel('人数',fontsize=10,labelpad=20)
plt.show()
temp2
#数据透视表
ttnkh_ts = ttnkh[['Sex','Fare','Pclass']]
temp1 = pd.pivot_table(data=ttnkh_ts,index='Pclass',columns='Sex',values='Fare',aggfunc=np.sum)
temp2 = pd.pivot_table(data=ttnkh_ts,index='Pclass',columns='Sex',values='Fare',aggfunc='count')
temp = temp1/temp2
temp
Sex female male
Pclass
1 106.125798 67.226127
2 21.970121 19.741782
3 16.118810 12.661633
#堆叠柱状图 - 数据透视表
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor="white")
plt.bar(x=temp.index,height=temp['male'],color='green',label='男性',tick_label=['高级舱','中级舱','普通舱'])
plt.bar(x=temp.index,height=temp['female'],bottom = temp['male'],color='red',label='女性',tick_label=['高级舱','中级舱','普通舱'])
plt.legend(loc='best',fontsize=10,frameon=True,bbox_to_anchor=(1.2,0.8))
plt.xlabel('舱位等级',fontsize=10,labelpad=20)
plt.ylabel('人均票价',fontsize=10,labelpad=20)
plt.show()
#直方图 - 管擦和数据的分布形态，横坐标代表数值的分段，纵坐标代表观测数量和频数
#直方图有时候会和核密度图，正态分布图搭配使用，主要是为了更加详细的展示数据分布的特征
ttnkh_age = ttnkh.dropna(subset=['Age'])
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor='white')
plt.hist(x=ttnkh_age['Age'],bins=30,color='red',edgecolor='blue',density=True,)
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('频率')
plt.title('年龄分布图',pad=20)
Text(0.5,1,'年龄分布图')
#正态分布函数
def normfun(x,mu,sigma):
pdf = np.exp( - ((x - mu)**2)/(2*sigma*2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))
return pdf
#计算age的mean与str并将其带入正态分布函数
age_mean = ttnkh_age['Age'].mean()
age_str = ttnkh_age['Age'].std()
x = np.arange(ttnkh_age['Age'].min(),ttnkh_age['Age'].max()+10,1)
y = normfun(x,age_mean,age_str)
#进行正态分布，核密度分布展示
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor='white')
plt.plot(x,y,color='g',linewidth=3,label='正态分布图')
ttnkh_age['Age'].plot(kind='kde',color='red',label='核密度图')
plt.hist(x=ttnkh_age['Age'],bins=30,color='red',edgecolor='blue',density=True,label='直方分布图')
plt.legend(loc='best',frameon=True,fontsize=10)
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('频率')
plt.title('年龄分布图',pad=20)
Text(0.5,1,'年龄分布图')
填充箱体颜色，是否展示均值，是否展示异常值，箱体设置，异常值设置，均值设置，中位数设置
#箱线图 - 主要观察数据是否有异常（离群点）
#箱须-75%和25%的分位数+/-1.5倍分位差
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100)
#是否填充箱体颜色，是否展示均值，是否展示异常值，箱体设置，异常值设置，均值设置，中位数设置
plt.boxplot(x=ttnkh_age['Age'],patch_artist=True,showmeans=True,showfliers=True,
boxprops={'color':'black','facecolor':'white'},
flierprops={'marker':'o','markersize':4,'markerfacecolor':'red'},
meanprops={'marker':'o','markersize':6,'markerfacecolor':'indianred'},
medianprops={'linestyle':'--','color':'blue'})
plt.show()
plt.scatter(x=ttnkh_age['Age'],y=ttnkh_age['Fare'],s=10,color='indianred')
plt.show()
#散点图 - 研究两个连续型变量之间的关系
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor='white')
plt.scatter(x=ttnkh_age['Age'],y=ttnkh_age['Fare'],s=10,color='indianred')
plt.show()
#不同船舱等级的分布散点图(分类散点图)
colors = ['steelblue','indianred','green']
labels = ['高级','中级','初级']
markers = ['o','s','x']
for i in range(0,3):
plt.scatter(x=ttnkh_age.Age[ttnkh_age['Pclass'] == i],
y=ttnkh_age.Fare[ttnkh_age['Pclass'] == i ],
color=colors[i],marker=markers[i],label=labels[i])
plt.legend(loc='best',fontsize=10,frameon=True)
plt.xlabel('船舱等级',labelpad=10)
plt.ylabel('票价',labelpad=10)
plt.show()
#折线图 - 展示变化趋势，适合时间序列分析
os.chdir(r"D:/jupyter_notebook/eg/eg3-零售行业数据分析")
data = pd.read_csv("data.csv",encoding="ISO-8859-1")
data.head()
InvoiceNo StockCode Description Quantity InvoiceDate UnitPrice CustomerID Country
0 536365 85123A WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER 6 12/1/2010 8:26 2.55 17850.0 United Kingdom
1 536365 71053 WHITE METAL LANTERN 6 12/1/2010 8:26 3.39 17850.0 United Kingdom
2 536365 84406B CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 8 12/1/2010 8:26 2.75 17850.0 United Kingdom
3 536365 84029G KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE 6 12/1/2010 8:26 3.39 17850.0 United Kingdom
4 536365 84029E RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. 6 12/1/2010 8:26 3.39 17850.0 United Kingdom
#生成数据副本
data_ls = data.dropna(how='any').copy()
data_ls.head()
InvoiceNo StockCode Description Quantity InvoiceDate UnitPrice CustomerID Country
0 536365 85123A WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER 6 12/1/2010 8:26 2.55 17850.0 United Kingdom
1 536365 71053 WHITE METAL LANTERN 6 12/1/2010 8:26 3.39 17850.0 United Kingdom
2 536365 84406B CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 8 12/1/2010 8:26 2.75 17850.0 United Kingdom
3 536365 84029G KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE 6 12/1/2010 8:26 3.39 17850.0 United Kingdom
4 536365 84029E RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. 6 12/1/2010 8:26 3.39 17850.0 United Kingdom
#转换时间日期格式，单独一行转换
data_ls['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(data_ls['InvoiceDate'],errors='coerce')
data_ls
#提取年月日,并将其作为列索引
data_ls['InvoiceDate'] = data_ls['InvoiceDate'].dt.date
data_ls.set_index(['InvoiceDate'],inplace=True)
data_ls.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 406829 entries, 2010-12-01 to 2011-12-09
Data columns (total 7 columns):
InvoiceNo 406829 non-null object
StockCode 406829 non-null object
Description 406829 non-null object
Quantity 406829 non-null int64
UnitPrice 406829 non-null float64
CustomerID 406829 non-null float64
Country 406829 non-null object
dtypes: float64(2), int64(1), object(4)
memory usage: 24.8+ MB
#将行索引转换为时间数据格式
data_ls.index = pd.to_datetime(data_ls.index)
M
#计算月总和 (时间数据.resample)
data_month_sum = data_ls.resample('M').sum()
print(data_month_sum)
Quantity UnitPrice CustomerID
InvoiceDate
2010-12-31 296362 86057.190 4.166977e+08
2011-01-31 269379 73202.320 3.319198e+08
2011-02-28 262833 67529.430 3.117809e+08
2011-03-31 344012 96183.240 4.223298e+08
2011-04-30 278585 91117.721 3.541194e+08
2011-05-31 367852 125537.660 4.400088e+08
2011-06-30 356922 129301.450 4.264710e+08
2011-07-31 363418 92754.521 4.209226e+08
2011-08-31 386612 88126.750 4.219478e+08
2011-09-30 537496 126029.422 6.229373e+08
2011-10-31 569666 186583.000 7.727017e+08
2011-11-30 669915 195298.520 1.007384e+09
2011-12-31 203836 50098.740 2.702551e+08
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor='white')
#画出散点图
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor='white')
plt.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',
data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,1],'rs--')
plt.xlabel('年份',labelpad=20,fontsize=10)
plt.legend(['Quantity','UnitPrice'],loc='best',frameon=True,bbox_to_anchor=[1.1,0.9],ncol=1,title='月销量与月成交价')
plt.title('月销量与月成交价',size=24,color='darkblue',pad=20)
plt.show()
#设置横轴时间显示格式
ax = plt.gca()
date_format = mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d') #设置时间显示格式
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
xlocator=mpl.ticker.LinearLocator(12) #设置时间轴标签个数，会自动生成
ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)
#画出折线图
plt.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',
data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,1],'rs--')
plt.xlabel('年份',labelpad=20,fontsize=10)
plt.xticks(rotation=45) #将坐标轴标签旋转45度
plt.legend(['Quantity','UnitPrice'],loc='best',frameon=True,bbox_to_anchor=[1.1,0.9],ncol=1,title='月销量与月成交价')
plt.title('月销量与月成交价',size=24,color='darkblue',pad=20)
plt.show()
#改变时间序列的横轴显示格式
import matplotlib as mpl
#设置画布
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100,facecolor='white')
#设置横轴时间显示格式
ax = plt.gca()
date_format = mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d') #设置时间显示格式
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
xlocator=mpl.ticker.LinearLocator(12) #设置时间轴标签个数，会自动生成
ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)
#画出折线图
plt.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',
data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,1],'rs--')
plt.xlabel('年份',labelpad=20,fontsize=10)
plt.xticks(rotation=45) #将坐标轴标签旋转45度
plt.legend(['Quantity','UnitPrice'],loc='best',frameon=True,bbox_to_anchor=[1.1,0.9],ncol=1,title='月销量与月成交价')
plt.title('月销量与月成交价',size=24,color='darkblue',pad=20)
plt.show()
图形样式高级操作
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',label='月销量')
ax1.set_ylabel('月销量')
plt.legend(loc='best')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,2],'gs--',label='订单编号+')
ax2.set_ylabel("订单编号+'")
plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
#绘制双坐标轴 - 变量之间量纲级不一样，如果绘制在同一坐标轴上，量纲级较小的变量很难看出变化趋势，
#所以需要绘制双坐标轴，来显示两个变量的趋势
fig = plt.figure(figsize=(6.4,4.8))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',label='月销量')
ax1.set_ylabel('月销量')
plt.legend(loc='best')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,2],'gs--',label='订单编号+')
ax2.set_ylabel("订单编号+'")
plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
,
#多个图形的合并
#绘制双坐标轴 - 变量之间量纲级不一样，如果绘制在同一坐标轴上，量纲级较小的变量很难看出变化趋势，
#所以需要绘制双坐标轴，来显示两个变量的趋势
plt.figure(figsize=(24,12))
#绘制第一个图
plt.subplot(1,2,1)
#设置横轴时间显示格式
ax = plt.gca()
date_format = mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d') #设置时间显示格式
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
xlocator=mpl.ticker.LinearLocator(12) #设置时间轴标签个数，会自动生成
ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)
#画出折线图
plt.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',
data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,1],'rs--')
plt.xlabel('年份',labelpad=20,fontsize=10)
plt.xticks(rotation=45) #将坐标轴标签旋转45度
plt.legend(['Quantity','UnitPrice'],loc='best',frameon=True,ncol=1,title='月销量与月成交价')
plt.title('月销量与月成交价',size=24,color='darkblue',pad=20)
#绘制第二幅图
ax1 = plt.subplot(1,2,2)
ax1.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,0],'bs--',label='月销量')
ax1.set_ylabel('月销量')
plt.legend(loc='best')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(data_month_sum.index,data_month_sum.iloc[:,2],'gs--',label='订单编号+')
ax2.set_ylabel("订单编号+'")
plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
#注意plt.show（）必须在最后一个，否则会出现显示问题
