python画多条折线图_Python数据分析之pandas数据可视化

       本文主要介绍Python数据分析第三方库pandas画图。pandas画图是基于Python的画图库matplotlib与seaborn进行封装的，相比于matplotlib画图库，在通过pandas进行数据分析的同时，即可同时通过pandas进行常见数据的可视化(例如： 折线图、柱状图、饼状图、箱线图、面积图、核密度图)，本文将针对以上图形中的常用柱状图、折线图以及饼状图进行逐一介绍与举例。

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本篇所用数据(student.csv)

1.绘制柱状图

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 设置画图可显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']# 以中文编码导入csv数据并取前5个data = pd.read_csv("student_score(1).csv", encoding="gbk").head()# 获取三颗成绩数据列data1 = data[["高数", "英语", "Python"]]data1.plot.bar() # 画垂直柱状图data1.plot.bar(stacked=True) # 画垂直向柱状图data1.plot.barh() # 画水平柱状图data1.plot.barh(stacked=True) # 画水平堆积柱状图data1.plot.bar(subplots=True, rot=0) # 画多个柱状子图plt.show()

运行以上代码，将依次得到如下几个柱状图：

垂直柱状图

垂直堆积柱状图

画水平柱状图

画水平堆积柱状图

画多个子图柱状图

2.绘制折线图

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']data = pd.read_csv("student_score(1).csv", encoding="gbk").head()data1 = data[["高数", "英语", "Python"]]data1.plot.line() # 折线图data1.plot.line(subplots=True) # 显示多个子图plt.show()

运行以上代码，将依次得到如下几个柱状图：

折线图

显示多个子图

3.绘制饼状图(此处未用前面数据)

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']data = {'收入':[2000,2300,2000,2900,3000,1800],        '支出':[1500,2000,1400,2400,1900,1000]}data1 = pd.DataFrame(data,index=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'])data1.plot.pie(subplots=True, radius=1.2, legend=False, autopct='%.2f%%', colormap = 'viridis')plt.show()

运行以上代码，得到如下饼状图：