用Pandas作圖

1、 用Pandas作圖分類： python2014-07-11 12:20 32人閱讀 評(píng)論(0) 收藏 舉報(bào)目錄(?)+來(lái)自：/python/2014/02/23/Plotting_with_Pandas/#wat_e_12612920-6fe4-464e-a2b0-3b1f13c1a4f6_zss_關(guān)于Pandas的基本使用介紹，請(qǐng)查看另一篇博文：Python中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析利器-Pandas簡(jiǎn)介推薦使用ipython的pylab模式，如果要在ipython notebook中嵌入圖片，則還需要指定

2、pylab=inline。ipython -pylab #ipython的pylab模式ipython notebook -pylab=inline #notebook的inline模式import pandas as pd基本畫圖命令Pandas通過(guò)整合matplotlib的相關(guān)功能實(shí)現(xiàn)了基于DataFrame的一些 作圖功能。下面的數(shù)據(jù)是每年美國(guó)男女出生數(shù)據(jù)：url = 'present = pd.read_table(url, sep=' ')present.shape(63, 3)present.columnsIndex(u'year', u&#

3、39;boys', u'girls', dtype='object')可以看到這個(gè)數(shù)據(jù)集共有63條記錄，共有三個(gè)字段：Year，boys，girls。為了簡(jiǎn)化計(jì)算將year作為索引。present_year = present.set_index('year')plot是畫圖的最主要方法，Series和DataFrame都有plot方法。可以這樣看一下男生出生比例的趨勢(shì)圖：present_year'boys'.plot()plt.legend(loc='best')<matplotlib.legend

4、.Legend at 0x10b9c7610>這是Series上的plot方法，通過(guò)DataFrame的plot方法，你可以將男生和女生出生數(shù)量的趨勢(shì)圖畫在一起。present_year.plot()<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x108ce4910>present_year.girls.plot(color='g')present_year.boys.plot(color='b')plt.legend(loc='best')<matplotlib.legend.Legend at 0x

5、10999e510>可以看到DataFrame提供plot方法與在多個(gè)Series調(diào)用多次plot方法的效果是一致。present_year:10.plot(kind='bar')<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x10ab31390>plot默認(rèn)生成是曲線圖，你可以通過(guò)kind參數(shù)生成其他的圖形，可選的值為：line, bar, barh, kde, density, scatter。present_year:10.plot(kind='bar')<matplotlib.axes.AxesSubplot

6、at 0x10bb35890>present_year:10.plot(kind='barh')<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x10eb01890>如果你需要累積的柱狀圖，則只需要指定stacked=True。present_year:10.plot(kind='bar', stacked=True)<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x10bbdb3d0>制作相對(duì)的累積柱狀圖，需要一點(diǎn)小技巧。首先需要計(jì)算每一行的匯總值，可以在DataFrame上直接調(diào)用sum方法，

7、參數(shù)為1，表示計(jì)算行的匯總。默認(rèn)為0，表示計(jì)算列的匯總。present_year.sum(1):5year1940 23603991941 25134271942 28089961943 29368601944 2794800dtype: int64有了每一行的匯總值之后，再用每個(gè)元素除以對(duì)應(yīng)行的匯總值就可以得出需要的數(shù)據(jù)。這里可以使用DataFrame的div函數(shù)，同樣要指定axis的值為0。present_year.div(present_year.sum(1),axis=0):10.plot(kind='barh', stacked=True)<matplotlib

8、.axes.AxesSubplot at 0x113223290>散點(diǎn)圖和相關(guān)plot也可以畫出散點(diǎn)圖。使用kind='scatter', x和y指定x軸和y軸使用的字段。present_year.plot(x='boys', y='girls', kind='scatter')<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x1141c9810>再來(lái)載入一下鳶尾花數(shù)據(jù)。url_2 = 'iris = pd.read_csv(url_2)iris.head(5) SepalLe

9、ngthSepalWidthPetalLengthPetalWidthName00.2Iris-setosa14.93.01.40.2Iris-setosa0.2Iris-setosa0.2Iris-setosa45.0Iris-setosa5 rows × 5 columnsiris.corr() SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWidthSepalLength1.000000-0.1093690.8717540.817954SepalWidth-0.10

10、93691.000000-0.420516-0.356544PetalLength0.871754-0.4205161.0000000.962757PetalWidth0.817954-0.3565440.9627571.0000004 rows × 4 columnsfrom pandas.tools.plotting import scatter_matrixscatter_matrix(iris, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')array(<matplotlib.axes.AxesSubplot obj

11、ect at 0x1141e5290>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114313610>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x11433fbd0>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114328e10>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x11411f350>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object a

12、t 0x114198690>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114181b90>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x11436eb90>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x11438ced0>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114378310>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x1

13、143e34d0>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114d0a810>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x1143ecd50>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114d40e90>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114d63210>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x114d4a

14、2d0>, dtype=object)箱圖DataFrame提供了boxplot方法可以用來(lái)畫箱圖。iris.boxplot()'boxes': <matplotlib.lines.Line2D at 0x1141439d0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11416c1d0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x1141559d0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11414b210>, 'caps': <matp

15、lotlib.lines.Line2D at 0x11416af90>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x1141434d0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114172790>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114172c90>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114153f90>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x1141554d0>, <matplotlib.lines

16、.Line2D at 0x11414f7d0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11414fcd0>, 'fliers': <matplotlib.lines.Line2D at 0x114145410>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114145b50>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11416cbd0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x1141530d0>, <matplotlib

17、.lines.Line2D at 0x114151410>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114151b90>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11414bc10>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x1141743d0>, 'medians': <matplotlib.lines.Line2D at 0x114143ed0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11416c6d0>, <mat

18、plotlib.lines.Line2D at 0x114155ed0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11414b710>, 'whiskers': <matplotlib.lines.Line2D at 0x11416a7d0>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11416aa10>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114172050>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114172290>,

19、 <matplotlib.lines.Line2D at 0x114153590>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x114153a90>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11414f090>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x11414f2d0>通過(guò)by參數(shù)可以計(jì)算不同分組情況下，各個(gè)字段的箱圖。iris.boxplot(by='Name', figsize=(8, 8)array(<matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x120dd8f50>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x1218d3410>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x1218f47d0>, <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x