pandas
Gráficos y visualizaciones

Gráficos de datos básicos

Los usos de Pandas proporcionan múltiples formas de hacer gráficos de los datos dentro del marco de datos. Utiliza matplotlib para ese propósito.

Los gráficos básicos tienen sus envoltorios para los objetos DataFrame y Series:

Línea Plot

df = pd.DataFrame({'x': [10, 8, 10, 7, 7, 10, 9, 9],
                   'y': [6, 4, 5, 5, 7, 10, 9, 9]})
df.plot()

Puede llamar al mismo método para un objeto Serie para trazar un subconjunto del Marco de datos:

df['x'].plot()

Gráfico de barras

Si desea explorar la distribución de sus datos, puede utilizar el método hist() .

df['x'].hist()

Método general para trazar parcela ()

Todos los gráficos posibles están disponibles a través del método de trazado. El tipo de gráfico es seleccionado por el argumento kind .

df['x'].plot(kind='pie')

Nota En muchos entornos, el gráfico circular saldrá un óvalo. Para hacer un círculo, usa lo siguiente:

from matplotlib import pyplot

pyplot.axis('equal')
df['x'].plot(kind='pie')

Estilo de la trama

plot() puede tomar argumentos que se pasan a matplotlib para diseñar la trama de diferentes maneras.

df.plot(style='o')  # plot as dots, not lines
df.plot(style='g--')  # plot as green dashed line
df.plot(style='o', markeredgecolor='white')  # plot as dots with white edge

Parcela en un eje de matplotlib existente

Por defecto, plot() crea una nueva figura cada vez que se llama. Es posible trazar en un eje existente pasando el parámetro ax .

plt.figure()  # create a new figure
ax = plt.subplot(121)  # create the left-side subplot
df1.plot(ax=ax)  # plot df1 on that subplot
ax = plt.subplot(122)  # create the right-side subplot
df2.plot(ax=ax)  # and plot df2 there
plt.show()  # show the plot