pandas
Графики и визуализации

Основные диаграммы данных

Pandas использует несколько способов сделать графики данных внутри фрейма данных. Для этой цели используется matplotlib .

Основные графики имеют свои обертки для объектов DataFrame и Series:

Линейный график

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

Вы можете вызвать тот же метод для объекта Series для построения подмножества Data Frame:

df['x'].plot()

Барная диаграмма

Если вы хотите изучить распределение ваших данных, вы можете использовать метод hist() .

df['x'].hist()

Общий метод построения графика ()

Все возможные графики доступны через метод построения графика. Тип диаграммы выбирается аргументом вида .

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

Примечание. Во многих средах круговая диаграмма выйдет овальной. Чтобы сделать его круг, используйте следующее:

from matplotlib import pyplot

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

Стилирование сюжета

plot() может принимать аргументы, которые передаются matplotlib для стилизации графика по-разному.

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

Участок на существующей оси matplotlib

По умолчанию plot() создает новый рисунок каждый раз, когда он вызывается. Можно построить на существующей оси, передав параметр 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