python数据可视化 | DataFrame.plot()函数绘制数据图

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相关依赖库

 1# -*- coding: UTF-8 -*-
 2
 3'''
 4DataFrame绘图
 5'''
 6# pandas 数据提炼扩展库
 7
 8import pandas as pd
 9
10# numpy 科学计算库
11
12import numpy as np
13
14# matplotlib 数据可视化库
15
16import matplotlib.pyplot as plt

DataFrame.plot()函数

 1'''
 2DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, 
 3                sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, 
 4                use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, 
 5                style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, 
 6                xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None,
 7                xerr=None,secondary_y=False, sort_columns=False, **kwds)
 8'''
 9
10# DataFrame.plot() 函数参数配置:
11# x : 横向标记位置,默认为None
12# y : 纵向标记位置,默认为None
13# kind 参数 : 绘制类型(字符串)
14# ‘kind=line’ : 折线图模式
15# ‘kind=bar’ : 纵向条形图模式
16# ‘kind=barh’ : 横向条形图模式
17# ‘kind=hist’ : 柱状图模式
18# ‘kind=box’ : 箱线图模式
19# ‘kind=kde’ : 密度估计图模式
20# ‘kind=area’ : 面积区域图模式
21# ‘kind=pie’ : 饼图模式
22# ‘kind=scatter’ : 散点图模式
23# ‘kind=hexbin’ : 蜂巢图模式
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25# ax : 子图(如果没有设置，则使用当前matplotlib subplot**)
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27# subplots : 图片中是否有子图,默认为False
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29# sharex : 如果ax为None，则默认为True，否则为False
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31# sharey : 默认为False如果有子图，子图共y轴刻度，标签
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33# layout : 子图的行列布局
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35# figsize : 图片尺寸大小
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37# use_index : 默认为False,默认用索引做x轴
38
39# title : 图片的标题用字符串
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41# grid : 默认为None,图片是否有网格
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43# legend : 子图图例,默认为True
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45# style : 每列折线图设置线的类型
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47# logx : 默认为False,设置x轴刻度是否取对数
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49# loglog : 默认为False,同时设置x，y轴刻度是否取对数
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51# xticks : 设置x轴刻度值，序列形式
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53# yticks : 设置y轴刻度值，序列形式
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55# xlim : 设置坐标轴的范围
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57# ylim : 设置坐标轴的范围
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59# rot : 默认为None,设置轴标签的显示旋转度数
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61# fontsize : 默认为None,设置轴刻度的字体大小
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63# colormap : 默认为None,设置图的区域颜色
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65# colorbar : 图片柱子
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67# position : 取值范围[0,1],默认为0.5表示中间对齐,设置图的区域颜色
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69# layout : 布局,几行几列
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71# table : 默认为False,选择DataFrame类型的数据并且转换匹配matplotlib的布局
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73# yerr : DataFrame, Series, array-like, dict and str
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75# xerr : same types as yerr.
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77# stacked : boolean, default False in line and
78
79# sort_columns : 默认为False,对列名称进行排序,默认使用前列顺序
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81# secondary_y : 默认为False,是否要设置第二个Y轴
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83# mark_right : 默认为True,在使用第二个Y轴时在Y轴上的标签

构造原始数据

 1'''
 2定义原始数据
 3'''
 4# np.random.randn生成4行4列矩阵
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 6# columns 字段属性
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 8# index 索引
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10df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),columns = ['a','b','c','d'],index=['2021-03-20','2021-03-21','2021-03-22','2021-03-23'])
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12print(df)

绘制折线图

 1'''
 2折线图
 3'''
 4# 绘图(默认为折线图)
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 6# 设置中文
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 8plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
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10# 坐标轴负号显示不正常及不能正常显示中文
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12plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
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14df.plot(kind='line',color='b',title='数据变化')
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16plt.show()

绘制条形图

 1'''
 2条形图
 3'''
 4# 绘图(条形图模式)
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 6# fontsize 字体大小
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 8# legend 子图图例
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10# figsize图例大小
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12df.plot(kind='bar', title ="", figsize=(8, 5), legend=True, fontsize=12)
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14plt.show()

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