Vitu课堂：数据可视化【从编程小白到画图大拿】：3.柱状图与热力图

参考来源：Vitu.AI

在上一篇中你已经学会了如何画折线图，接下来我们来学习柱状图和热力图

设置你的Notebook

我们还是老样子在开头先设置一下

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsprint("设置完成")

选择数据集

在本篇中我们将使用来自于美国交通部关于航班延迟的数据

点击这里 下载 数据集

用excel打开如下：

我们可以看到每个cell代表每家航空公司在2015年每个月的平均延迟时间（分钟），负数代表航班提前到达，例如美国航空(AA)在一月平均延误7分钟

我们再把csv文件上传到vitu的数据集空间里

接下来我们用pandas来加载这个文件：

# Path of the file to readflight_filepath ="flight_delays.csv"# Read the file into a variable flight_dataflight_data = pd.read_csv(flight_filepath, index_col="Month")

你会注意到这次我们的read_csv代码和之前的篇章有一点不同，这次的数据Month不再是dates所以我们不必再加parse_dates=True

是时候来检验一下数据了

由于这次的数据比较小，所以我们可以来看看整个数据集

# Print the dataflight_data

柱状图

比如我们想画一个柱状图显示一下按照月的Spirit Airlines(NK)的平均延迟时间

# Set the width and height of the figureplt.figure(figsize=(10,6))# Add titleplt.title("Average Arrival Delay for Spirit Airlines Flights, by Month")# Bar chart showing average arrival delay for Spirit Airlines flights by monthsns.barplot(x=flight_data.index, y=flight_data['NK'])# Add label for vertical axisplt.ylabel("Arrival delay (in minutes)")

这句话创造了一个柱状图

sns.barplot(x=flight_data.index, y=flight_data['NK'])

里面有这么几个点

sns.barplot - 这个告诉notebook我们想画一个柱状图

x=flight_data.index - 这个表示x坐标使用的是flight_data这一列的索引，在这里也就是月份

y=flight_data['NK'] - 这个便是y坐标使用的是NK的延迟数据

热力图

本篇还有另外一个图要介绍

我们会在一下的代码里创造一个热力图来看flight_data,每个cell都是一个根据实际值有色的cell

# Set the width and height of the figureplt.figure(figsize=(14,7))# Add titleplt.title("Average Arrival Delay for Each Airline, by Month")# Heatmap showing average arrival delay for each airline by monthsns.heatmap(data=flight_data, annot=True)# Add label for horizontal axisplt.xlabel("Airline")

图中可以直观的看到哪个航空公司的延迟最严重，NK!

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