pandas
रेखांकन और विज़ुअलाइज़ेशन

मूल डेटा रेखांकन

पंडों डेटा फ्रेम के अंदर डेटा के रेखांकन बनाने के लिए कई तरीके प्रदान करता है। यह उस उद्देश्य के लिए matplotlib का उपयोग करता है।

मूल ग्राफ़ में डेटाफ़्रेम और श्रृंखला ऑब्जेक्ट दोनों के लिए उनके रैपर होते हैं:

लाइन प्लॉट

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

आप डेटा फ़्रेम का सबसेट प्लॉट करने के लिए किसी श्रृंखला ऑब्जेक्ट के लिए समान विधि कॉल कर सकते हैं:

df['x'].plot()

बार चार्ट

यदि आप अपने डेटा के वितरण का पता लगाना चाहते हैं, तो आप hist() विधि का उपयोग कर सकते हैं।

df['x'].hist()

की साजिश रचने के लिए सामान्य विधि साजिश ()

प्लॉट विधि के माध्यम से सभी संभावित रेखांकन उपलब्ध हैं। चार्ट की तरह तरह तर्क से चयनित है।

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

नोट कई वातावरणों में पाई चार्ट एक अंडाकार निकलेगा। इसे एक मंडली बनाने के लिए, निम्नलिखित का उपयोग करें:

from matplotlib import pyplot

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

प्लॉट की स्टाइलिंग

plot() उन तर्कों को ले सकता है जो अलग-अलग तरीकों से कथानक को शैली देने के लिए मेटप्लोटिब पर जाते हैं।

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

एक मौजूदा matplotlib अक्ष पर प्लॉट करें

डिफ़ॉल्ट रूप से, plot() हर बार एक नया आंकड़ा बनाता है जिसे इसे कहा जाता है। ax पैरामीटर को पास करके मौजूदा अक्ष पर साजिश करना संभव है।

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