数据分析-Pandas数据探查初步圆饼图

数据分析-Pandas数据探查初步圆饼图

数据分析和处理中,难免会遇到各种数据,那么数据呈现怎样的规律呢?不管金融数据,风控数据,营销数据等等,莫不如此。如何通过图示展示数据的规律?

数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

经典算法

经典算法-遗传算法的python实现

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经典算法-粒子群算法的python实现-CSDN博客

本文用到的样例数据:

Titanic数据

空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据

样例代码:

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

python 复制代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.close("all")

很多时候需要了解各类数据的占比关系,这时候可以试试圆饼图。

探究数据的比例关系

当使用的是各类型数据时,如何把数据的比例关系展示呢?比如,想知道食品的成分比例,销售地区的销售业绩,产品的销售占比等等。

该例使用随机生成数据来举例。

python 复制代码
np.random.seed(36)

series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=["a", "b", "c", "d"], name="series")

series.plot.pie(figsize=(6, 6));

多组各类占比关系

例如医学里面的常见药物效果对照,一组是服药,一组是安慰剂,想查看它们之间的关系,需要在一幅图展示,怎么办?

当使用Dataframe画饼图时,想画多组数据的比较,它是按每列column一张饼图。有多少列就可以画多少个,当然,需要设定参数 y 或 subplots=True。

这样是可以一张图同时画出多列并列的数据饼图的集中展示,需要比较数据:

python 复制代码
df = pd.DataFrame(
    3 * np.random.rand(4, 2), index=["a", "b", "c", "d"], columns=["x", "y"]
)

df.plot.pie(subplots=True, figsize=(8, 4));

设定颜色与标注

默认会有颜色和标签,有时候,Boss不喜欢这样鲜艳的颜色,想换一下颜色呢?如何展示?

淡定!

一两招就搞定,通过设置 labels 和 colors参数就行,其他的包括数字精度,字体大小也一并搞定。

python 复制代码
series.plot.pie(
    labels=["AA", "BB", "CC", "DD"],
    colors=["r", "g", "b", "c"],
    autopct="%.2f",
    fontsize=20,
    figsize=(6, 6),
);

当然,你也要注意下,如果数值加起来不是1,它会重新调整,让你的加起来为1。

python 复制代码
series = pd.Series([0.1] * 4, index=["a", "b", "c", "d"], name="series2")

series.plot.pie(figsize=(6, 6));

以上代码只是一个简单示例,示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

python 复制代码
df.plot.area     df.plot.barh     df.plot.density  df.plot.hist     df.plot.line 
df.plot.bar      df.plot.box      df.plot.hexbin   df.plot.kde      df.plot.pie
df.plot.scatter

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End

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