pandas数据可视化快速入门1简单图

绘制简单图，如直方图，计数图，散点图等。

数据集：Titanic号

数据集：Titanic号训练集的乘客信息 下载地址：https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-326184444

导入数据

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

titanic_data = pd.read_csv(r"D:\Datasets\train.csv") titanic_data.head()

image.png

该数据集包含1912年Titanic号的乘客信息，包括姓名，年龄，乘客等级，是否幸存等。

直方图

titanic_data['Age'].hist()

使用Pandas数据框绘制年龄列的直方图是多么容易。

image.png

可以将Matplotlib的参数传递给hist()方法，因为Pandas在使用了Matplotlib库。

titanic_data['Age'].hist(bins=20)

image.png

通过导入Seaborn库设置set_style属性值来改进图的样式。 例如，让我们将网格的样式设置为深灰色。

import seaborn as sns

sns.set_style('darkgrid')

titanic_data['Age'].plot(kind='hist', bins=20)

数据帧有两种方法绘制图形。 一种方法是给传递plot函数传递kind参数：

titanic_data['Age'].plot(kind='hist', bins=20)

另一种方法是使用plot函数直接调用绘图的方法，参见前面的例子。

折线图

要使用Pandas数据帧绘制折线图，您必须使用plot函数调用line()方法并传递x和y轴的值，如下所示：

titanic_data.plot.line(x='Age', y='Fare', figsize=(8,6))

x轴包含乘客的年龄，而y轴包含乘客支付的票价。 figsize属性来改变绘图的大小，特别注意这个单位是英尺。

image.png

散点图

titanic_data.plot.scatter(x='Age', y='Fare', figsize=(8,6))

image.png

箱体图

titanic_data.plot.box(figsize=(10,8))

image.png

六角形图

六边形图绘制了在x和y轴上交叉数据点的六边形。 点越多，六边形越暗。

titanic_data.plot.hexbin(x='Age', y='Fare', gridsize=30, figsize=(8,6))

image.png

密度图

titanic_data.plot.hexbin(x='Age', y='Fare', gridsize=30, figsize=(8,6))

image.png