Pandas绘图之Series和Dataframe

Pandas绘图之Series和Dataframe

一、Series绘图

0x1生成数据并画图

首先生成一个series数据：

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum()

直接绘制s1的图像：

其中cunsum方法是累加，如图：

0x2 修改图像属性

改变图像类型

kind参数默认为line，表示显示折线图，也可以修改这个参数的值以显示其他类型的图像：

显示格栅

grid参数默认为False，修改其值为True可以在图像中显示格栅：

增加图例和标题

label参数可以指定图像的图例，title参数可以指定图像的标题。指定label后必须执行plt.legend()才能显示图例：

设置图像风格

style可以设置图像线条的风格，虚线、实线、点等：

0x3 在一张图中画两个series数据

在一个图像中

s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum() s2 = Series(np.random.randn(10)).cumsum() s1.plot(kind='line',label='S1',title='This is demo') s2.plot(label='S2') plt.legend()

通过subplot子图

fig,ax = plt.subplots(2,1) ax[0].plot(s1) ax[1].plot(s2)

fig,ax = plt.subplots(2,1) s1.plot(ax=ax[0]) s2.plot(ax=ax[1])

fig,ax = plt.subplots(2,1) s1.plot(ax=ax[0],kind='bar') s2.plot(ax=ax[1])

二、Dataframe绘图

0x1 生成数据并画图

dataframe本质是多个series组成的，所以对dataframe绘图其实是对多个series同时绘图

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame df = DataFrame(np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4),columns=['A','B','C','D']) df.plot()

每一条折线就是一列。

0x2 改变图形属性

改变线条类型

横向显示柱形图

堆叠显示柱形图

填充的线形图

按行画图

df.iloc[5].plot()

for i in df.index: df.iloc[i].plot(label=str(i)) plt.legend() plt.show()

更简单的方法是先对原始dataframe转置再画图

按列画图