数据分析-Pandas数据探查初步柱状图
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
经典算法
本文用到的样例数据：
样例代码：
导入关键模块
python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.close("all")有时候数据不是时间序列，也没有前后序列关系，但是也想探查下数量的关系，怎么办？可以试试柱状图。
探究序列数据的数量变化规律
当使用的是非序列数据时，如何把数据的数量关系展示呢？
该例使用随机生成数据来举例。
python
np.random.seed(36)
ts = pd.Series(np.random.randn(10) )
ts.plot.bar();
plt.axhline(0, color="k");
plt.show()
plt.close("all")
并列多组离散数据的对比
当遇到多个分组的数据，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？
可以直接使用Dataframe的多列直接调用一次plot函数，指定对应的列名称就可以自动color和标签 label进行区分对比。
这样是可以一张图同时画出多列并列的数据柱状的集中展示，需要比较数据：
python
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
df2.plot.bar();
多组叠加用颜色区分对比
有时候，Boss突发奇想，想把各组都累加起来，但是每组不同的颜色呢？如何展示？
当然可以，通过设置 stacked 参数为true。
python
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
df2.plot.bar(stacked=True);
如果你觉得站的不好看，太累了，也可以选择 躺平。
就用 plot.barh
python
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
df2.plot.barh(stacked=True);
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
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
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