Python数据分析--Pandas知识点(三)
本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘.
下面将是在知识点一, 二的基础上继续总结.
前面所介绍的都是以表格的形式中展现数据, 下面将介绍Pandas与Matplotlib配合绘制出折线图, 散点图, 饼图, 柱形图, 直方图等五大基本图形.
Matplotlib是python中的一个2D图形库, 它能以各种硬拷贝的格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形, 比如说柱状图, 功率谱, 条形图, 误差图, 散点图等. 其中, matplotlib.pyplot 提供了一个类似matlab的绘图框架, 使用该框架前, 必须先导入它.
19. 折线图
折线图: 数据随着时间的变化情况描点连线而形成的图形, 通常被用于显示在相等时间间隔下数据的趋势. 下面将采用两种方式进行绘制折线图, 一种是pandas中plot()方法, 该方法用来绘制图形, 然后在matplotlib中的绘图框架中展示; 另一种则是直接利用matplotlib中绘图框架的plot()方法.
19.1 采用pandas中的plot()方法绘制折线图
在pandas中绘制折线图的函数是plot(x=None, y=None, kind=\’line\’, figsize = None, legend=True, style=None, color = “b”, alpha = None):
第一个: x轴的数据
第二个: y轴的数据
第三个: kind表示图形种类, 默认为折线图
第四个: figsize表示图像大小的元组
第五个: legend=True表示使用图例, 否则不使用, 默认为True.
第六个: style表示线条样式
第七个: color表示线条颜色, 默认为蓝色
第八个: alpha表示透明度, 介于0~1之间.
plot()函数更多参数请查看官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html?highlight=plot#pandas.DataFrame.plot
数据来源: https://assets.datacamp.com/production/course_1639/datasets/percent-bachelors-degrees-women-usa.csv
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 #第一步读取数据: 使用read_csv()函数读取csv文件中的数据 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\percent-bachelors-degrees-women-usa.csv") 5 #第二步利用pandas的plot方法绘制折线图 6 df.plot(x = "Year", y = "Agriculture") 7 #第三步: 通过plt的show()方法展示所绘制图形 8 plt.show()
在执行上述代码过程了报错ImportError: matplotlib is required for plotting, 若遇到请点击参考办法
最终显示效果:
如果想将实线变为虚线呢, 可修改style参数为”–“:
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\percent-bachelors-degrees-women-usa.csv") 4 #添加指定的style参数 5 df.plot(x = "Year", y = "Agriculture", style = "--") 6 plt.show()
添加坐标轴标签以及标题:
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\percent-bachelors-degrees-women-usa.csv") 4 df.plot(x = "Year", y = "Agriculture", style = "--") 5 #添加横坐标轴标签 6 plt.xlabel("Year") 7 #添加纵坐标轴标签 8 plt.ylabel("Percent") 9 #添加标题 10 plt.title("Percent of American women earn Agriculture\'s degree") 11 plt.show()
19.2 采用matplotlib.pyplot的plot()方法绘制折线图
matplotlib.pyplot.plot(x, y, style, color, linewidth)函数的参数分别表示: x轴数据, y轴数据, style线条样式, color线条颜色, linewidth线宽.
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 #第一步: 读取数据 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\percent-bachelors-degrees-women-usa.csv") 5 #第二步: 将所需数据赋值给对应的变量 6 df_year, df_Agriculture = df["Year"], df["Agriculture"] 7 #第三步: 用matplotlib中绘图框架的plot()方法绘制红色的折线图 8 plt.plot(df_year, df_Agriculture,"-", color = "r",linewidth = 10) 9 #添加横坐标轴标签 10 plt.xlabel("Year") 11 #添加纵坐标轴标签 12 plt.ylabel("Percent") 13 #添加标题 14 plt.title("Percent of American women earn Agriculture\'s degree") 15 plt.show()
显示效果:
20. 散点图
散点图: 用两组数据构成多个坐标点, 考察坐标点的分布, 判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式. 各点的值由点在坐标中的位置表示, 用不同的标记方式表示各点所代表的不同类别.
20.1 采用pandas中的plot()方法绘制散点图
只需将plot()函数中的kind参数的值改为”scatter”即可.
数据来源: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 #读取数据 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 5 #原始数据中没有给出字段名, 在这里指定 6 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 7 #指定x轴与y轴数据并绘制散点图 8 df.plot(x = "sepal_len", y = "sepal_wid", kind = "scatter" ) 9 #添加横坐标轴标签 10 plt.xlabel("sepal length") 11 #添加纵坐标轴标签 12 plt.ylabel("sepal width") 13 #添加标题 14 plt.title("Iris sepal length and width analysis") 15 plt.show()
20.2 采用matplotlib.pyplot的plot()方法绘制散点图
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 4 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 5 #用绘图框架的plot()方法绘图, 样式为".", 颜色为红色 6 plt.plot(df["sepal_len"], df["sepal_wid"],".", color = "r") 7 plt.xlabel("sepal length") 8 plt.ylabel("sepal width") 9 plt.title("Iris sepal length and width analysis") 10 plt.show()
21. 饼图
饼图: 将一个圆形划分为多个扇形的统计图, 它通常被用来显示各个组成部分所占比例.
由于在绘制饼状图先要对数据进行分类汇总, 先查看数据的总体信息
1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 3 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 4 #查看数据总体信息 5 df.describe()
可以看出每一列都是149个数据, 那么接下来对species列进行分类汇总
1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 3 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 4 #对species列进行分类并对sepal_len列进行计数 5 df_gbsp = df.groupby("species")["sepal_len"].agg(["count"]) 6 df_gbsp
21.1 采用pandas中的plot()方法绘制饼状图
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 4 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 5 #对species列进行分类并对sepal_len列进行计数 6 df_gbsp = df.groupby("species")["sepal_len"].agg(["count"]) 7 #绘制图形样式为饼图, 百分比保留两位小数, 字体大小为20, 图片大小为6x6, subplots为True表示将数据每列绘制为一个子图,legend为True表示隐藏图例 8 df_gbsp.plot(kind = "pie", autopct=\'%.2f%%\', fontsize=20, figsize=(6, 6), subplots = True, legend = False) 9 plt.show()
21.2 采用matplotlib.pyplot的pie()方法绘制饼状图
pie(x, explode = None, labels = None, colors=None, autopct=None)的参数分别表示:
第一个: x表示要绘图的序列
第二个: explode要突出显示的组成部分
第三个: labels各组成部分的标签
第四个: colors各组成部分的颜色
第五个: autopct数值显示格式
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 4 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 5 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 6 df_gbsp = df.groupby("species",as_index = False)["sepal_len"].agg({"counts": "count"}) 7 #对counts列的数据绘制饼状图. 8 plt.pie(df_gbsp["counts"],labels = df_gbsp["species"], autopct = "%.2f%%" ) 9 plt.show()
22. 柱形图
柱形图: 又称为长条图, 是一种以长方形的长度为变量的统计图. 柱形图常用来比较两个或以上的数据不同时间或者不同条件).
22.1 采用pandas的plot()方法绘制柱形图
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 4 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 5 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 6 #对species分组求均值 7 df_gbsp = df.groupby("species", as_index = False).mean() 8 #绘制柱形图 9 df_gbsp.plot(kind = "bar") 10 #修改横坐标轴刻度值 11 plt.xticks(df_gbsp.index,df_gbsp["species"],rotation=360) 12 plt.show()
当然也可以绘制横向柱形图
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 4 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 5 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 6 df_gbsp = df.groupby("species", as_index = False).mean() 7 #将bar改为barh即可绘制横向柱形图 8 df_gbsp.plot(kind = "barh") 9 plt.yticks(df_gbsp.index,df_gbsp["species"],rotation=360) 10 plt.show()
若想要将样式改为堆积柱形图:
#修改stacked参数为True即可 df_gbsp.plot(kind = "barh", stacked = True)
22.2 采用matplotlib.pyplot的bar()方法绘制柱形图
bar( x, height, width=0.8, color = None, label =None, bottom =None, tick_label = None)的参数分别表示:
第一个: x表示x轴的位置序列
第二个: height表示某个系列柱形图的高度
第三个: width表示某个系列柱形图的宽度
第四个: label表示图例
第五个: bottom表示底部为哪个系列, 常被用在堆积柱形图中
第六个: tick_label刻度标签
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 4 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 5 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 6 df_gbsp = df.groupby("species").mean() 7 #绘制"sepal_len"列柱形图 8 plt.bar(df_gbsp.index,df_gbsp["sepal_len"], width= 0.5 , color = "g") 9 plt.show()
绘制多组柱形图:
1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 5 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 6 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 7 df_gbsp = df.groupby("species").mean() 8 #计算有多少个列 9 len_spe = len(df_gbsp.count()) 10 #计算有多少行, 并生成一个步进为1的数组 11 index = np.arange(len(df_gbsp.index)) 12 #设置每组总宽度 13 total_width= 1.4 14 #求出每组每列宽度 15 width = total_width/len_spe 16 #对每个字段进行遍历 17 for i in range(len_spe): 18 #得出每个字段的名称 19 het = df_gbsp.columns[i] 20 #求出每个字段所包含的数组, 也就是对应的高度 21 y_values = df_gbsp[het] 22 #设置x轴标签 23 x_tables = index * 1.5 + i*width 24 #绘制柱形图 25 plt.bar(x_tables, y_values, width =width) 26 #通过zip接收(x_tables,y_values),返回一个可迭代对象, 每一个元素都是由(x_tables,y_values)组成的元组. 27 for x, y in zip(x_tables, y_values): 28 #通过text()方法设置数据标签, 位于柱形中心, 最顶部, 字体大小为10.5 29 plt.text(x, y ,\'%.2f\'% y ,ha=\'center\', va=\'bottom\', fontsize=10.5) 30 #设置x轴刻度标签位置 31 index1 = index * 1.5 + 1/2 32 #通过xticks设置x轴标签为df_gbsp的索引 33 plt.xticks(index1 , df_gbsp.index) 34 #添加图例 35 plt.legend(df_gbsp.columns) 36 plt.show()
绘制堆积柱形图
1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 5 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 6 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 7 df_gbsp = df.groupby("species").mean() 8 len_spe = len(df_gbsp.count()) 9 index = np.arange(len(df_gbsp.index)) 10 total_width= 1 11 width = total_width/len_spe 12 ysum = 0 13 for i in range(len_spe): 14 het = df_gbsp.columns[i] 15 y_values = df_gbsp[het] 16 #将x轴标签改为index/2, 之后在设置bottom为ysum. 17 plt.bar(index/2, y_values, width =width, bottom = ysum) 18 ysum, ysum1= ysum+ y_values, ysum 19 #计算堆积后每个区域中心对应的高度 20 zsum = ysum1 + (ysum - ysum1)/2 21 for x, y , z in zip(index/2, y_values, zsum): 22 plt.text(x, z ,\'%.2f\'% y ,ha=\'center\', va=\'center\', fontsize=10.5) 23 plt.xticks(index/2 , df_gbsp.index) 24 plt.legend(df_gbsp.columns) 25 plt.show()
bar()函数是用来绘制竖直柱形图, 而绘制横向柱形图用barh()函数即可, 两者用法相差不多
23. 直方图
直方图: 由一系列高度不等的长方形表示数据分布的情况, 宽度表示间隔, 高度表示在对应宽度下出现的频数.
23.1 采用pandas中的plot()方法绘制折线图
将plot()方法中的kind参数改为”hist”即可, 参考官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.0/visualization.html#histograms
1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 5 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 6 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 7 df_gbsp = df["sepal_len"] 8 #绘制直方图 9 df_gbsp.plot(kind = "hist") 10 plt.show()
#可修改cumulative=True实现累加直方图, 以及通过bins参数修改分组数 df_gbsp.plot(kind = "hist", cumulative=\'True\', bins = 20)
23.2 采用matplotlib.pyplot的hist()方法绘制折线图
1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 5 df.columns = [\'sepal_len\', \'sepal_wid\', \'petal_len\', \'petal_wid\',\'species\'] 6 df["species"] = df["species"].apply(lambda x: x.replace("Iris-","")) 7 #hist()方法绘制直方图 8 plt.hist(df["sepal_wid"], bins =20, color = "k") 9 plt.show()
#修改为累加直方图, 透明度为0.7
plt.hist(df["sepal_wid"], bins =20, color = "K", cumulative=True, alpha = 0.7)
以上是对pandas的几个基本可视化视图的总结, 更多pandas可视化相关参考官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.0/visualization.html
参考资料:
https://www.cnblogs.com/dev-liu/p/pandas_plt_basic.html
https://blog.csdn.net/qq_29721419/article/details/71638912
以上便是我本次分享的内容，如有任何疑问，请在下方留言，或在公众号【转行学数据分析】联系我！！！