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pandas数据可视化原来也这么厉害

2020-11-26

作者:小伍哥 

来源:AI入门学习(公众号)

python中,常见的数据可视化库有3个:

matplotlib最常用的库,可以算作可视化的必备技能库,比较底层,api多,学起来不太容易。

seaborn是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求,更特殊的需求还是需要学习matplotlib

pyecharts上面的两个库都是静态的可视化库,而pyecharts有很好的web兼容性,可以做到可视化的动态效果。并且种类也比较丰富。比如这个图,就非常厉害:画图神器pyecharts-旭日图

Pandas:而今天要讲的是pandas的可视化,Pandas主要作为数据分析的库,虽然没有上述三个库那个强大,但是胜在方便,在数据分析的过程中,只要一行代码就能实现。并且图形也非常漂亮。

看案例

pandas 中,有11个比较常见的图形可视化,还有几个比较进阶的,我们一个一个看看怎么画的

import pandas as pdimport numpy  as npdf= pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['A','B','C','D'])

01、柱状图-纵向

df.plot.bar()

stacked=True,画堆叠柱状图

df.plot.bar(stacked=True)

02、柱状图-横向

df.plot.barh()

同样,stacked=True,画堆叠柱状图

df.plot.barh(stacked=True)

03、面积图

df.plot.area(alpha = 0.9)
df.plot.area(stacked=True,alpha = 0.9)

04、密度图-kde

df.plot.kde()

05、密度图-density

df.plot.density()

06、直方图

换个数据集

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=200)
df.plot.hist(stacked=True, bins=20)
df= pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 4), columns=['A','B','C','D'])df.diff().hist(color='k', alpha=0.7, bins=50)

07、箱盒图

df= pd.DataFrame(np.random.rand(100, 4), columns=['A','B','C','D'])df.plot.box()

vert=False也可以换成横向

df.plot.box(vert=False)

08、散点图

df.plot.scatter(x='A',y='B')

09、蜂巢图

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)

07、饼图

series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                   name='series')series.plot.pie(figsize=(6, 6))
series.plot.pie(labels=['AA', 'BB', 'CC', 'DD'], colors=['r', 'g', 'b', 'c'],
                autopct='%.2f', fontsize=20, figsize=(6, 6))

08、矩阵散点图

from pandas.plotting import scatter_matrix
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')


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完 谢谢观看

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