様々な図面で使いやすい:パンダの可視化

いくつかのmatplotlibのマップの最初に、名前

  1. 折れ線グラフ:プロット
  2. 縦棒グラフ:バー
  3. ヒストグラム:HIST
  4. 箱ひげ図:ボックス
  5. 密度マップ:KDE
  6. エリアチャート:エリア
  7. 散布:散布
  8. 散布行列:scatter_matrix
  9. パイ:パイ

 

第二に、折れ線グラフ:プロット

  平均必要ソートする図で表示した後。

  df.avg.value_counts()。sort_index().PLOT()

 

第三に、縦棒グラフ:バー

  あなたは、最初に行うことができますピボットをして、バーグラフを生成し、

  DF。pivot_table(インデックス= '都市'、列= '教育'、値= aggfunc = '数'、 '平均')。プロット。バー()

 

  これが行われた場合積み上げ縦棒グラフを、あなたがバー()のパラメータを設定することができます

  df.pivot_table(インデックス= '都市'、列は= '教育'、値= '平均'、aggfunc = '数')。plot.bar(スタック=真) 

  

  あなたがバーグラフを作成したい場合は、バー()メソッドbar()を変更することができます

  df.pivot_table(インデックス= '都市'、列= '教育'、値= aggfunc = '数'、 '平均')。プロット。BARH()

 

第四に、ヒストグラム:HIST

  df.avg.plot.hist()

  「教育」分野多次元分析に、平均はヒストグラムを描き、

  アルファ:透明パターンと

  スタック:スタックかどうか。

  ビン:密度;

  。(:x.avgラムダx)の.unstack()T.plotをdf.groupby( '教育')が適用されます。HIST(アルファ= 0.5、= Trueの積層、ビン= 30)

 

V.の箱ひげ図:ボックス

  いずれかを使用します。「ヒストグラム」は、類似

  。(:x.avgラムダx)の.unstack()T.plotをdf.groupby( '教育')が適用されます。ボックス()

  二つの使用法:

  DF。箱ひげ図(=「教育」で列=「平均」、)

 

第六に、密度マップ:KDE

  df.avg.plot。前記()

 

七面グラフ:エリア

  通常、データの分類(ピボット)

  DF。pivot_table(インデックス= '平均'、列= '教育'、値= 'positonId'、aggfunc = '数')。プロット。エリア()

 

 八、散布図:散布

  会社、平均x軸によって分類、y軸は、数あります

  df.groupby( '企業ID')。集計([ '平均'、 '数'])。avg.plot。散乱(X = '意味'、Y = 'カウント')

 

ナイン、散布図行列:scatter_matrix(パンダ機能)

  これは、2つずつ組み合わせて、二つ以上のパラメータに適用されます

  マトリックス = df.groupby( '企業ID')。凝集([ '平均'、 'カウント'は、MAX])平均

  pd.plotting。scatter_matrixマトリックス .query( 'カウント<50')、対角= 'KDE')

  クエリ:カウントが50未満であります

  対角線:図変性タイプ(KDE:図密度)

  

テン、円グラフ:円グラフ

  df.city.value_counts()。プロット。パイ(figsize =(6,6))

  図の長さと幅:figsize

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転載: www.cnblogs.com/hankh/p/11525096.html
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