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Pandas - 绘图



绘图

Pandas 使用 plot() 方法创建图表。

我们可以使用 Matplotlib 库的子模块 Pyplot 在屏幕上可视化图表。

在我们的 Matplotlib 教程 中了解更多关于 Matplotlib 的信息。

示例

导入 Matplotlib 的 pyplot 并可视化我们的 DataFrame

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')

df.plot()

plt.show()
自己动手试一试 »

本页的示例使用了名为 'data.csv' 的 CSV 文件。

下载 data.csv打开 data.csv


散点图

使用 kind 参数指定您想要散点图

kind = 'scatter'

散点图需要 x 轴和 y 轴。

在下面的示例中,我们将使用“Duration”作为 x 轴,“Calories”作为 y 轴。

像这样包含 x 和 y 参数

x = 'Duration', y = 'Calories'

示例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')

df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Calories')

plt.show()

结果

自己动手试一试 »

请记住: 在前面的示例中,我们了解到“Duration”和“Calories”之间的相关性为 0.922721,并得出结论:持续时间越长,消耗的卡路里越多。

通过查看散点图,我表示同意。

让我们创建另一个散点图,其中列之间存在不良关系,例如“Duration”和“Maxpulse”,相关性为 0.009403

示例

列之间没有关系的散点图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')

df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Maxpulse')

plt.show()

结果

自己动手试一试 »

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直方图

使用 kind 参数指定您想要直方图

kind = 'hist'

直方图只需要一列。

直方图显示每个区间的频率,例如,有多少次锻炼持续了 50 到 60 分钟?

在下面的示例中,我们将使用“Duration”列来创建直方图

示例

df["Duration"].plot(kind = 'hist')

结果

自己动手试一试 »

注意: 直方图告诉我们,有超过 100 次锻炼的持续时间在 50 到 60 分钟之间。



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