pandas
Grafici e visualizzazioni

Grafici dati di base

Gli usi di Pandas forniscono diversi modi per creare grafici dei dati all'interno del frame di dati. Utilizza Matplotlib per questo scopo.

I grafici di base hanno i loro wrapper per gli oggetti DataFrame e Series:

Line Plot

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

È possibile chiamare lo stesso metodo per un oggetto Serie per tracciare un sottoinsieme del Data Frame:

df['x'].plot()

Grafico a barre

Se vuoi esplorare la distribuzione dei tuoi dati, puoi usare il metodo hist() .

df['x'].hist()

Metodo generale per tracciare la trama ()

Tutti i possibili grafici sono disponibili attraverso il metodo di stampa. Il tipo di grafico è selezionato dall'argomento tipo .

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

Nota In molti ambienti, il grafico a torta uscirà da un ovale. Per renderlo un cerchio, usa il seguente:

from matplotlib import pyplot

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

Disegnare la trama

plot() può accettare argomenti che vengono passati a matplotlib per modellare la trama in modi diversi.

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

Tracciare su un asse matplotlib esistente

Di default, plot() crea una nuova figura ogni volta che viene chiamata. È possibile tracciare su un asse esistente passando il parametro 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