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这篇文章主要介绍了Pandas中如何绘制图表，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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import pandas as pd import numpy as np # 折线图 s=pd.Series(np.random.randn(10),index=np.arange(0,100,10)) s.plot()
df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=np.arange(0,100,10),columns=list('ABCD'))
print(df)
df.plot()A B C D 0 -0.358499 1.242513 -1.200230 0.218051 10 -1.540113 -0.344976 -1.509415 1.162260 20 0.680961 0.398406 -0.429856 1.027732 30 0.545883 -0.101128 1.747935 0.423187 40 0.763575 -0.682698 0.885915 0.796835 50 -2.419253 -0.794231 -1.100932 -0.309591 60 1.212027 0.684612 -0.035615 0.999927 70 0.362055 -1.851297 0.860120 1.271996 80 -1.199978 -1.158961 0.644087 -0.840503 90 2.033464 0.301777 -0.629141 -0.702707
import matplotlib.pyplot as plt
s=pd.Series(np.random.randn(16),index=list('abcdefghijklmnop'))
fig,aexs=plt.subplots(2,1)
# 垂直柱状图
s.plot(ax=aexs[0],kind='bar')
# 水平柱状图
s.plot(ax=aexs[1],kind='barh')
# 堆叠柱状图
df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=np.arange(0,100,10),columns=list('ABCD'))
df.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.show()
# hist直方图
df=pd.DataFrame({'A':np.random.randn(1000),'B':np.random.randn(1000)})
df.plot(kind='hist',bins=500)
plt.show()
df2=pd.DataFrame({'C':np.random.randn(1000)})df3=pd.concat([df,df2],axis=1)
print(df3)
A B C 0 -0.857916 1.603299 -0.584807 1 -0.192799 -0.824972 1.138644 2 -1.780869 -0.501384 1.318104 3 0.916919 -0.564578 0.832844 4 -0.153033 -0.381179 -0.122554 .. ... ... ... 995 0.188451 -0.763563 0.230478 996 0.371608 -0.946306 0.318904 997 0.299794 -0.420749 0.276406 998 -0.193156 -0.091357 -0.926047 999 0.871653 1.204641 -1.030529 [1000 rows x 3 columns]
# 散点图
data=df3[['A','B','C']]
data.plot.scatter('A','B')
pd.plotting.scatter_matrix(data,color='g',alpha=0.3)
