- 前言:
整活真好玩
利用下列数据:
直接上代码:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
csv = pd.read_csv("data/salary.csv")
csv.plot.bar(x='id', y='money', color='red', title='money')
plt.show()
结果:
此时如果想要按照money
进行降序排列:
只需要在csv
读取之后加上:
csv.sort_values(by='money', inplace=True, ascending=False)
如果这句写为
csv = csv.sort_values(by='money', inplace=True, ascending=False)
会报错:
写一个demo你会发现:
csv.sort_values(by='money', inplace=True, ascending=False)
返回的是一个空值
一:
cvs.plot.bar
中另一写法
csv.plot.bar(x='id', y='money', color='red', title='money')
也可以写为:
plt.bar(csv.id, csv.money, color='red',title='money')
代码中如果写的是plt.bar(csv.id, csv.money, color='skyblue')
:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
csv = pd.read_csv("data/salary.csv")
plt.bar(csv.id, csv.money, color='skyblue')
plt.tight_layout()
plt.show()
你就会发现这个图很别扭:
# 调整x轴挤在一起的数据旋转90度:
plt.xticks(csv.id, rotation=90)
# 显示x轴标识:
plt.xlabel('id')
# 显示y轴标识:
plt.ylabel('money')
# 显示标题:
plt.title('international_student')
# 紧凑型的布局
plt.tight_layout()
结果:
二:图表颜色,标题,紧凑型布局:
# 修改颜色,添加标题
csv.plot.bar(x='id', y='money', color='red', title='money')
# 紧凑型布局:
plt.tight_layout()
这个紧凑布局,我这里就一张图,显示的没啥区别,看下面这位大佬的文章可以看出效果
大佬
完整代码笔记:
20_.py
# @DATE : 2021-1-3
# @TIME : 11:25
# @USER : kirin
# pandas制图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# csv = pd.read_csv("data/salary.csv", index_col='id')
csv = pd.read_csv("data/salary.csv")
csv = csv.sort_values(by='money', inplace=True, ascending=False)
# csv = csv.sort_values(by='money', inplace=True)
# color:更改图标颜色,title:更改图标名称
csv.plot.bar(x='id', y='money', color='red', title='money')
# 紧凑型的布局
plt.tight_layout()
plt.show()
# print(csv)
21_.py
# @DATE : 2021-1-3
# @TIME : 11:47
# @USER : kirin
# matplotlib制图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# csv = pd.read_csv("data/salary.csv", index_col='id')
csv = pd.read_csv("data/salary.csv")
# csv.plot.bar(x='id', y='money', color='red', title='money')
# 或者不写x,y= :
plt.bar(csv.id, csv.money, color='skyblue')
# 此时会发现它的x轴数据挤在一起了,并且没有x轴和y轴的标识,所以需要调整:
# 调整x轴挤在一起的数据旋转90度:
plt.xticks(csv.id, rotation=90)
# 显示x轴标识:
plt.xlabel('id')
# 显示y轴标识:
plt.ylabel('money')
# 显示标题:
plt.title('international_student')
# 紧凑型的布局
plt.tight_layout()
plt.show()
# print(csv)