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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值,并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中,我们将根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...y='AAPL', legend=False, autopct='%.f') Output: 默认情况下,图例将显示在饼图上,因此我们将 False 分配给 legend 关键字以隐藏图例。...如果我们想将多个饼图中所有列的数据表示为子图,我们可以将 True 分配给 subplots 参数,如下所示: df_3Months.plot(kind='pie', legend=False, autopct

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...完成收集所有数据后,把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中,最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有:纸和笔。 日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具,帮助我们提前做好计划。

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    可视化图表样式使用大全

    堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段...此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围,适合用来比较范围,尤其是已分类的范围。...完成收集所有数据后,把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中,最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有:纸和笔。 日历图 ? 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具,帮助我们提前做好计划。

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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...完成收集所有数据后,把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中,最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有:纸和笔。 日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具,帮助我们提前做好计划。

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    60种常用可视化图表的使用场景——(下)

    条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 44、跨度图 也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围,适合用来比较范围,尤其是已分类的范围。...完成收集所有数据后,把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中,最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有:纸和笔。 53、日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具,帮助我们提前做好计划。...每个集都是一组具有共同之处的物件或数据,当多个圆圈(集)相互重迭时,称为交集 (intersection),里面的数据同时具有重迭集中的所有属性。

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    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图|子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为:...df 的四列分别放在一个图上 # 折线图|绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), #...iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True...# s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a", y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show

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    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时,将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时,可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...中位数(小提琴图上的一个白点) 四分位数范围(小提琴中心的黑色条)。 较低/较高的相邻值(黑色条形图)--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。

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    R语言可视化—饼图

    接下来再对这张图进行修饰即可,观察Fig.1A,知道应该做如隐藏x,y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...(或饼图)的堆叠位置中的显示方式。...具体来说: position_stack:这是一个位置调整函数,用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图,它将标签按照条形的高度依次堆叠。...vjust = 0.5:vjust是垂直对齐参数,取值范围是0到1: vjust = 0 表示标签对齐在每个堆叠部分的底部。 vjust = 1 表示标签对齐在每个堆叠部分的顶部。...vjust = 0.5 表示标签对齐在每个堆叠部分的中间。

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    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    当对类别数很少(的分类数据进行可视化时,条形图是最有效的。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?

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    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    当对类别数很少(的分类数据进行可视化时,条形图是最有效的。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧的条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?...但如果我们需要更多的信息呢?也许我们想更清楚地了解标准差?也许中值和均值有很大不同,所以有很多离群值?如果有这么大的歪斜,而且很多值都集中在一边呢? 这就是箱线图的作用。箱线图给出了上面所有的信息。...Matplotlib函数' boxplot() '为' ydata '的每一列或序列' ydata '中的每个向量绘制一个箱线图,因此,“xdata”中的每个值对应于“y_data”中的列/向量。

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    科研绘图你值得注意的14个点 (2)

    这种表示方法同样适用于其他基于位置的图表,比如箱形图。而在条形图中,数据值是通过条形与x轴的距离,也就是条形的长度来表示的。...任何同时使用红色和绿色渐变的色带对于红绿色觉异常的人来说都是难以区分的(如图中的第三列所示)。此外,红/绿色和彩虹色系在黑白打印时(即灰度打印,如图中的第二列)几乎无法保留有效信息。...但是,当样本和类别数量众多时,为了有效传达信息,堆叠条形图需要进行优化,这里的“优化”指的是对样本进行合理分组和排序。 这里有一个包含100个样本和8个成员类别的数据示例。...第一个堆叠条形图作为展示比例数据的标准方式是可以接受的。很明显,所有类别加起来为100%,化学处理明显将颜色分布推向了最成熟的阶段(深蓝色)。...中间的堆叠条形图存在问题,主要是因为它试图同时完成两个不同的数据可视化任务。当误差条和点被叠加到堆叠条上时,就不清楚哪些误差条和点正在被比较。

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    52个数据可视化图表鉴赏

    例如,可以有一个折线图,其中各行显示每个客户细分一段时间内的平均销售额,然后可以有另一行显示所有客户细分的组合平均值。 16.连接地图 连接地图是通过直线或曲线将放置在地图上的点连接起来绘制的。...30.Mekko图 Mekko图(有时也称为marimekko图)是二维堆叠图。除了常规堆叠图表的不同线段高度外,Mekko图表的列宽也不同。列宽按比例缩放,使总宽度与所需图表宽度匹配。...但是,负值也可以显示在圆型柱状图上,法是从任何一个外圆(从中心圆)开始零位,并将其内的所有圆用于负值。 39.圆型树形图 这种类型的可视化通过一系列环显示层次结构,这些环为每个类别节点切片。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时,可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样,每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。...例如,如果我们要显示一年的数据,我们可以在图表上为每个月指定一种颜色。 48.流图 这种类型的可视化是堆叠面积图的一种变体,它不是针对固定的直轴绘制值,而是围绕变化的中心基线移动值。

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    Pandas数据可视化

    ,将所有的葡萄酒品牌按照产区分类,看看哪个产区的葡萄酒品种多:  先将plot需要的参数打包成一个字典,然后在使用**解包(防止传进去的成为一个参数) 上面的图表说明加利福尼亚生产的葡萄酒比其他省都多...也可以用来展示《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)给出的评分数量的分布情况:  如果要绘制的数据不是类别值,而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小...,易于比较各组数据之间的差别 折线图: 易于比较各组数据之间的差别; 能比较多组数据在同一个维度上的趋势; 每张图上不适合展示太多折线  面积图就是在折线图的基础上,把折线下面的面积填充颜色 : 直方图...数据倾斜: 当数据在某个维度上分布不均匀,称为数据倾斜 一共15万条数据,价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据,说明在价格这个维度上,数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎的葡萄酒是

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    如何在 SwiftUI 中创建条形图

    前言 条形图以矩形条的形式呈现数据的类别,其宽度和高度与它们表示的值成比例。本文将展示如何创建一个垂直条形图,其中矩形的高度将代表每个类别的值。...主图表区域保持原来的圆角矩形,并以水平堆叠的方式叠加一系列条形,每个 DataItem 一个。...图表会调整到适合它所处的容器视图之中。同样的图表可以放到任何没有其他视图的新试图上,当设备旋转时,图标将会充满空间并调整大小。...条形图上的值使用叠加视图修改移到了条形图的顶部。这个值是偏移的,所以文本不会离条形图的顶部太近。数据名称的字体大小和字重也可以被设置。...文本视图的宽度被限制在条形图宽度的范围内,而且条形图的标签文本会被截断,条形图的文本视图也被限制在条形宽度的范围内,并且文本可以被隐藏起来。

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    不如用最经典的工具画最酷炫的图

    我们可以利用散点图,将散点的横坐标与数量一致,纵坐标与类别标签一致,因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ? 在图形上右键-选择数据,添加系列“占比”,系列值选择辅助列。 ?...确定后再次右键-选择数据,这次我们选择编辑系列“占比”,发现变成了 X 和 Y 轴系列值两项,X 选择原始的数量列。 ?...比如把最大值换成最深的颜色,最小值换成最浅的颜色,再调整一下中间值百分点。 ? 再调整一下行列宽高,隐藏网格线,看看效果。 ? 3、矩阵柱状图 ?...但是这种图形也有着明显的缺点,若圆环图和其中片段过多,就不能很好的比较不同环中的同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...第2种:按堆叠球形图的思路又何尝不可呢,加以箭头又体现了球体的膨胀过程。 ? 第3种:是的,不得不说箭头真的很好用,只要把它和常规条形图组合,效果就会变得不一样,既反映了时间变化的方向又体现了增长。

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    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    当数据密集时,平行坐标图容易变得混乱、难以辨认。解决办法是通过互动技术,突出显示所选定的一条或多条线,同时淡化所有其他线条,让我们能更集中研究感兴趣的部分,并滤除干扰数据。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...推荐的制作工具有:Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。

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    图表解析系列之柱状图

    将类别拆分称多个子类别,形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来,共同绘制在一张图上,俗称“双轴图”,等等。...请注意:【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异,例如在维基百科中,条形图等同于柱状图,认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 堆叠柱状图:由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图(组合图) 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标,对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴(主轴)和右轴(副轴)。...尤其是当数值比较接近时,由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素(如面积、角度等),因此,使用柱状图更加合适。 需要避开的陷阱 柱状图最核心的功能是比较,比较的核心是高度。...注意纵轴的底端(最右侧)是从 34 开始的,而不是 0。这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。

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