Pandas plot 出图（pandas和numpy的区别）

Pandas plot 出图（pandas和numpy的区别）

这次我们讲如何将数据可视化. 首先​​import​​​我们需要用到的模块，除了 pandas，我们也需要使用 numpy 生成一些数据，这节里使用的 matplotlib 仅仅是用来 show 图片的, 即 ​​plt.show()​​。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

今天我们主要是学习如何 plot data

创建一个Series

这是一个线性的数据，我们随机生成1000个数据，​​Series​​​ 默认的 ​​index​​ 就是从0开始的整数，但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚

# 随机生成1000个数据data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000)) # 为了方便观看效果, 我们累加这个数据data.cumsum()# pandas 数据可以直接观看其可视化形式data.plot()plt.show()

就这么简单，熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要​​plot​​​一个数据，我们可以使用 ​​plt.plot(x=, y=)​​​，把​​x​​​,​​y​​​的数据作为参数存进去，但是​​data​​​本来就是一个数据，所以我们可以直接​​plot​​。 生成的结果就是下图：

Dataframe 可视化

我们生成一个1000*4 的​​DataFrame​​，并对他们累加

data = pd.DataFrame( np.random.randn(1000,4), index=np.arange(1000), columns=list("ABCD") )data.cumsum()data.plot()plt.show()

这个就是我们刚刚生成的4个​​column​​​的数据，因为有4组数据，所以4组数据会分别​​plot​​​出来。​​plot​​​ 可以指定很多参数，具体的用法大家可以自己查一下​​这里​​

除了​​plot​​​，我经常会用到还有​​scatter​​，这个会显示散点图，首先给大家说一下在 pandas 中有多少种方法

barhistboxkdeareascatterhexbin

但是我们今天不会一一介绍，主要说一下 ​​plot​​​ 和 ​​scatter​​​. 因为​​scatter​​​只有​​x​​​，​​y​​​两个属性，我们我们就可以分别给​​x​​​, ​​y​​指定数据

ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')

然后我们在可以再画一个在同一个​​ax​​​上面，选择不一样的数据列，不同的 ​​color​​​ 和 ​​label​​

# 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)plt.show()

下面就是我​​plot​​出来的图片

这就是我们今天讲的两种呈现方式，一种是线性的方式，一种是散点图。

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