データの可視化Pandas--

1.はじめに

まず、我々はインポートモジュールを使用する必要があり、パンダ以外にも、我々はまた、このセクションで使用さmatplotlibのは、唯一の（）はplt.showの画像を表示するために使用される、いくつかのデータを生成するために使用numpyのに必要です。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.Series可視化

この線形データであるが、我々はランダムに1000のデータを生成し、シリーズのデフォルトのインデックスが開始する0の整数であり、誰もがより明確に見てみましょうするために、ここでI明示的な割り当て

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.Series(np.random.randn(100),index=np.arange(100))  # 随机生成1000个数据服从标准正太分布
data.cumsum()    # 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.plot()    # pandas 数据可以直接观看其可视化形式
plt.show()

matplotlibのおなじみの友人はあなたがプロットデータが必要な場合、我々はにパラメータ預金としてplt.plot（X =、Y =）、データX、Yを使用することができます知っているが、我々は直接プロットすることができますので、データ自体は、データです。

3.Dataframe可視化

私たちは、* 4のデータフレーム100を生成し、そして彼らが蓄積します

data = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=np.arange(100),columns=list("ABCD"))
data.cumsum()
print(data)
data.plot()
plt.show()

これは、データの4つのセットがあるので、データの4つのセットが各プロットを出てくるだろう、私たちはデータの4列を作成したものです。

4.散布塗装

主にプロットや散布について話しています。唯一の理由は、xの散布、yの二つの性質、私たちは、それぞれのXを与えることができ、yはデータを指定しました

ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')
# 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面
data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)
plt.show()