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Pandas plot绘图功能怎么使用?

它用于使用matplotlib / pylab绘制DataFrame的图。每种绘图类型在DataFrame.plot访问器上都有一个对应的方法:df.plot(kind =’line’), 通常等效于df.plot.line()。

句法:

DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, secondary_y=False, sort_columns=False, **kwds)

参数:

数据:DataFrame

x:表示标签或位置, 默认值无

y:表示标签, 位置或标签列表, 位置, 默认值无

它允许绘制一列相对于另一列。

种类:str

  • ‘line’:折线图(默认)
  • ‘bar’:垂直条形图
  • ‘barh’:水平条形图
  • ‘hist’:直方图
  • ‘box’:箱线图
  • ‘where’:内核密度估计图
  • “密度”:与”位置”相同
  • ‘area’:面积图
  • ‘pie’:饼图
  • ‘散点图’:散点图
  • ‘hexbin’:六边形图

ax:matplotlib轴对象, 默认值无

子图:布尔值, 默认为False

为每列分别创建子图

sharex:如果ax为None, 则返回布尔值和默认值True, 否则返回False。

如果子图= True, 则它共享x轴并将一些x轴标签设置为不可见;

如果ax为None, 则其默认值为True;否则为false。否则, 如果传递了斧头, 则返回false。如果在轴和共享轴上同时传递True, 则它将更改所有x轴标签。

sharey:它还返回一个布尔值, 默认值为False。

如果subplots = True, 则它共享y轴并将一些y轴设置为不可见的标签。

layout:这是一个可选参数, 它引用子图的布局的元组。

figsize:表示以英寸为单位的元组(宽度, 高度)。

use_index:返回布尔值;默认值为True。

它使用索引作为X轴的刻度。

title:指定义图标题的字符串或列表。如果我们传递一个字符串, 它将在图的顶部打印字符串。如果我们通过一个列表并将子图作为True传递, 它将在相应的子图中将列表中的每个项目打印出来。

grid:返回布尔值, 默认值为”无”。它定义了轴线网格线。

图例:返回False / True /’reverse’并将图例放置在轴子图上。

样式:返回列表或字典。它定义每列的matplotlib线条样式。

logx:返回布尔值;默认值为False。

它通常在x轴上使用对数刻度。

类型:返回布尔值;默认值为False。

通常, 它在y轴上使用对数缩放。

loglog:返回布尔值;默认值为False。

它在x和y轴上都使用对数缩放

xticks:指的是由用于xticks的值组成的序列。

yticks:是指由要用于yticks的值组成的序列。

xlim:包含2个元组/列表。

ylim:包含2个元组/列表

rot:指整数。默认值无

通常旋转刻度线(xticks表示垂直, yticks表示水平图)

fontsize:是指整数值;默认值为无。

它的主要任务是为xticks和yticks指定字体大小。

colormap:指的是str或matplotlib colormap对象, 默认值为None。

它提供了颜色图以选择颜色。如果值是字符串, 则会从matplotlib中加载具有该名称的颜色图。

colorbar:它是一个可选参数, 返回布尔值。

如果值为True, 则绘制颜色条(仅与”散布”和”六边形”图有关)

位置:指浮点值。

它的主要任务是为条形图布局指定相对路线。其值的范围是0(左/底端)到1(右/上端)。默认值为0.5(中心)。

表:返回布尔值, Series或DataFrame, 默认值为False

如果值为True, 则使用DataFrame中的数据绘制一张表。

如果我们传递Series或DataFrame, 它将传递数据以绘制表格。

yerr:指DataFrame, Series, 类数组, dict和str。

xerr:与yerr相同。

stacked:返回布尔值;行中的默认值为False,

条形图, 面积图为True。如果值为True, 它将创建一个堆积图。

sort_columns:返回布尔值;默认值为False

它对列名称进行排序以确定图的顺序

secondary_y:返回布尔值或序列;默认值为False。

它检查是否在次要y轴上绘制。如果是列表/元组, 它将在次要y轴上绘制列表/元组的列

mark_right:返回布尔值;默认值是true。

在使用secondary_y轴时使用, 自动在图例中用”(右)”标记列标签

‘** kwds’:这是一个可选参数, 表示传递给matplotlib绘图方法的选项。

例:

# import libraries 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import numpy as np  
p = pd.Series(np.random.randn(2000), index = pd.date_range( 
                                '2/2/2000', periods = 2000)) 
p = ts.cumsum() 
p.plot() 
plt.show()

输出

Python plot

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