【数据可视化-03】Pandas图形实战宝典

【数据可视化-03】Pandas图形实战宝典

  • 一、引言
    • [1. 简述数据可视化的重要性](#1. 简述数据可视化的重要性)
    • [2. Pandas在数据处理和可视化中的作用](#2. Pandas在数据处理和可视化中的作用)
    • [3. 本文将展示如何使用Pandas结合Matplotlib等库绘制各种图形](#3. 本文将展示如何使用Pandas结合Matplotlib等库绘制各种图形)
  • 二、可视化图表
    • [1. 折线图 :plot()](#1. 折线图 :plot())
    • [2. 条形图 :plot.bar()](#2. 条形图 :plot.bar())
    • [3. 直方图:plot.hist()](#3. 直方图:plot.hist())
    • [4. 箱线图:plot.hist()](#4. 箱线图:plot.hist())
    • [5. 面积图:plot.area()](#5. 面积图:plot.area())
    • [6. 散点图:plot.scatter()](#6. 散点图:plot.scatter())
    • [7. 六边形箱图:plot.hexbin()](#7. 六边形箱图:plot.hexbin())
    • [8. 饼图:plot.pie()](#8. 饼图:plot.pie())
    • [9. 散点矩阵图:plotting.scatter_matrix()](#9. 散点矩阵图:plotting.scatter_matrix())
    • [10. 密度图:plot.kde()](#10. 密度图:plot.kde())
  • 三、自定义图形样式
    • [1. 介绍如何自定义图形的颜色、线型、标签等](#1. 介绍如何自定义图形的颜色、线型、标签等)
    • [2. 示例代码:修改饼图的颜色,为折线图添加标题和轴标签](#2. 示例代码:修改饼图的颜色,为折线图添加标题和轴标签)
      • [2.1 修改饼图颜色:](#2.1 修改饼图颜色:)
      • [2.2 为折线图添加标题和轴标签:](#2.2 为折线图添加标题和轴标签:)
  • 四、图形保存与导出
    • [1. 展示如何将绘制的图形保存为图片文件](#1. 展示如何将绘制的图形保存为图片文件)
    • [2. 示例代码:保存为PNG、PDF等格式](#2. 示例代码:保存为PNG、PDF等格式)
  • 五、总结与扩展
    • [1. 总结Pandas在数据可视化中的应用](#1. 总结Pandas在数据可视化中的应用)
    • [2. 提及其他数据可视化库](#2. 提及其他数据可视化库)
    • [3. 鼓励读者进一步探索和实践](#3. 鼓励读者进一步探索和实践)
  • 注意事项
  • 参考文献

一、引言

1. 简述数据可视化的重要性

数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,使得复杂的数据更容易被人类理解和分析。在数据分析、商业智能、科学研究等领域,数据可视化都扮演着至关重要的角色。它不仅能够直观展示数据的分布、趋势和关联,还能帮助我们发现隐藏在数据中的模式和洞见,从而做出更明智的决策。

2. Pandas在数据处理和可视化中的作用

Pandas是一个强大的Python数据处理库,它提供了丰富的数据结构(如DataFrame和Series)和数据处理功能(如筛选、排序、分组等)。在处理完数据之后,Pandas还提供了与多种可视化库(如Matplotlib、Seaborn等)的集成接口,方便我们直接对数据进行可视化。Pandas的灵活性和易用性使其成为数据分析和可视化的重要工具。

3. 本文将展示如何使用Pandas结合Matplotlib等库绘制各种图形

在本文中,我们将通过实战案例来展示如何使用Pandas结合Matplotlib等库绘制各种图形。我们将从数据准备和加载开始,逐步介绍如何使用Pandas进行数据预处理和可视化设置,并最终通过代码展示如何绘制折线图、柱状图、饼图、直方图等多种图形。通过这些案例,读者将能够掌握Pandas在数据可视化中的基本应用,并能够在自己的工作中灵活运用。

具体的pandas可视化的案列代码参考pandas中文文档中的内容来实现,有需要的可以自行点击查看,下面将具体展示使用pandas可视化的来绘制一些常用图形的代码。

二、可视化图表

pandas数据可视化是在matplotlib的基础上进行封装的,所以在使用pandas进行数据可视化的时候需要导入matplotlib和pandas库和生成生成库numpy:

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

1. 折线图 :plot()

在 Series 上,使用plot()方法绘制图形的代码如下:

python 复制代码
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),  
              index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
ts.plot()
plt.show()

如果索引由日期组成,则调用gcf().autofmt_xdate()尝试按照上述方式很好地格式化 x 轴;

在 DataFrame 上,plot()方便使用标签绘制所有列代码如下:

python 复制代码
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),
                index=ts.index, columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()
plt.figure();
df.plot();
plt.show()

还可以使用 x 和 y 关键字将一列与另一列进行对比,生成对应的plot()图:

python 复制代码
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['B', 'C']).cumsum()
df3['A'] = pd.Series(list(range(len(df))))
df3.plot(x='A', y='B')
plt.show()

2. 条形图 :plot.bar()

对于带标签的非时间序列数据,可能希望生成条形图:

python 复制代码
plt.figure();
df.iloc[5].plot.bar()
plt.show()

调用 DataFrame 的plot.bar()方法生成多条图:

python 复制代码
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df2.plot.bar();
plt.show()

要生成堆叠条形图,请传递:stacked=True

python 复制代码
df2.plot.bar(stacked=True);
plt.show()

3. 直方图:plot.hist()

可以使用DataFrame.plot.hist()和Series.plot.hist()方法。

python 复制代码
df4 = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000) + 1, 
                    'b':np.random.randn(1000),
                    'c': np.random.randn(1000) - 1}, 
                     columns=['a', 'b', 'c'])
plt.figure();
df4.plot.hist(alpha=0.5)

可以使用堆叠直方图。可以使用关键字更改箱大小。stacked=True 和设置bins的值

python 复制代码
plt.figure();
df4.plot.hist(stacked=True, bins=20)
plt.show()

仍然可以使用现有的直方图绘制接口。DataFrame.hist

python 复制代码
plt.figure();
df['A'].diff().hist()
plt.show()

DataFrame.hist()在多个子图上绘制列的直方图:

python 复制代码
plt.figure()
df.diff().hist(color='k', alpha=0.5, bins=50)
plt.show()

4. 箱线图:plot.hist()

绘制箱线图可以调用Series.plot.box()和DataFrame.plot.box()或DataFrame.boxplot()来实现,它可以可视化的展示每列中值的分布。

例如,下面是一个箱线图,表示对 [0,1] 上的统一随机变量的 10 个观测值的 5 次试验

python 复制代码
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()
plt.show()

箱线图可以通过传递关键字来着色。可以通过设置color参数来实现,具体的可以查看下方的color字典,异常值的形式也可以通过sym参数来进行设置。

python 复制代码
color = {'boxes': 'DarkGreen', 'whiskers': 'DarkOrange',
                   'medians': 'DarkBlue', 'caps': 'Gray'}
df.plot.box(color=color, sym='r+')
plt.show()

5. 面积图:plot.area()

可以使用Series.plot.area()和DataFrame.plot.area()方法来创建面积图,默认情况下,面积图是堆叠的。若要生成堆积面积图,每列必须全部为正值或全部为负值。

当输入数据包含 NaN 时,它将自动填充 0。如果要按不同的值删除或填充,请使用 dataframe.dropna() dataframe.fillna()对空值和缺失值进行处理。

python 复制代码
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area();
plt.show()

当要生成未堆叠的图,请传递stacked=False 。除非另有说明,否则 Alpha 值设置为 0.5:

python 复制代码
df.plot.area(stacked=False);
plt.show()

6. 散点图:plot.scatter()

散点图可以使用DataFrame.plot.scatter()方法来绘制。散点图需要 x 轴和 y 轴的数值列。这些可以通过 和关键字指定。

python 复制代码
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b');
plt.show()

要在单个轴上绘制多个列组,请重复指定目标的方法。建议指定和关键字来区分每个组。具体的代码如下:

python 复制代码
ax = df.plot.scatter(x='a', y='b', color='DarkBlue', label='Group 1');
df.plot.scatter(x='c', y='d', color='DarkGreen', label='Group 2', ax=ax);
plt.show()

可以传递 matplotlib 支持的其他关键字scatter.下面的示例显示了一个气泡图,其中一列作为气泡大小。

python 复制代码
df.plot.scatter(x='a', y='b', s=df['c'] * 200, color='Red');
plt.show()

7. 六边形箱图:plot.hexbin()

可以使用以下方法创建六边形箱图DataFrame.plot.hexbin().如果数据过于密集而无法单独绘制每个点,则 Hexbin 图可以成为散点图的有用替代方法。

python 复制代码
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)
df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)
plt.show()

8. 饼图:plot.pie()

可以使用以下方法创建饼图,DataFrame.plot.pie()或Series.plot.pie().如果你的数据包含任何空值,它们将自动填充 0。如果数据中有任何负值,则将引发错误;

python 复制代码
series = pd.Series(3 * np.random.rand(4),
                index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
series.plot.pie(figsize=(6, 6))
plt.show()

将dataframe中的多列绘制在一个图上;具体操作如下:

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))
plt.show()

9. 散点矩阵图:plotting.scatter_matrix()

可以使用以下方法创建散点图矩阵:scatter_matrixpandas.plotting

python 复制代码
from pandas.plotting import scatter_matrix
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')
plt.show()

10. 密度图:plot.kde()

可以使用Series.plot.kde()和DataFrame.plot.kde()方法来绘制密度图。

python 复制代码
ser = pd.Series(np.random.randn(1000))
ser.plot.kde()
plt.show()

三、自定义图形样式

1. 介绍如何自定义图形的颜色、线型、标签等

在数据可视化中,自定义图形样式是提升图表可读性和美观性的重要手段。Pandas通常结合Matplotlib库进行绘图,而Matplotlib提供了丰富的API来自定义图形的各种属性。以下是一些常见的自定义项:

  • 颜色 :可以通过设置color参数来自定义线条、标记、区域等的颜色。
  • 线型 :可以通过设置linestylels参数来自定义线条的类型,如实线、虚线、点线等。
  • 标签 :可以通过设置xlabelylabeltitle参数来添加或修改坐标轴和标题的标签。

2. 示例代码:修改饼图的颜色,为折线图添加标题和轴标签

2.1 修改饼图颜色:

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

# 假设我们有一个名为labels的列表和一个名为sizes的列表
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']  # 自定义颜色

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
plt.show()

2.2 为折线图添加标题和轴标签:

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

# 假设我们有一个DataFrame
data = {'Year': [2020, 2021, 2022], 'Sales': [100, 150, 200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
plt.plot(df['Year'], df['Sales'], marker='o', linestyle='--', color='blue')  # 自定义线型和颜色
plt.title('Sales Over Years')  # 添加标题
plt.xlabel('Year')  # 添加x轴标签
plt.ylabel('Sales')  # 添加y轴标签
plt.show()

四、图形保存与导出

1. 展示如何将绘制的图形保存为图片文件

在Matplotlib中,可以使用savefig()函数将绘制的图形保存为图片文件。该函数支持多种格式,如PNG、PDF、SVG等。

2. 示例代码:保存为PNG、PDF等格式

python 复制代码
# 保存为PNG格式
plt.savefig('sales_plot.png', dpi=300)  # dpi参数控制图片的分辨率

# 保存为PDF格式
plt.savefig('sales_plot.pdf', format='pdf')

# 显示图形(如果之前已经调用了plt.show(),则不需要再次调用)
plt.show()

五、总结与扩展

1. 总结Pandas在数据可视化中的应用

Pandas提供了强大的数据处理功能,结合Matplotlib等可视化库,可以方便地绘制各种图形,从而帮助我们更好地理解数据。Pandas的数据结构和数据处理功能为数据可视化提供了坚实的基础。

2. 提及其他数据可视化库

除了Matplotlib外,还有许多其他优秀的数据可视化库可以与Pandas结合使用,如Seaborn(提供了更高级的统计图形绘制功能)和Plotly(支持交互式图形和Web端部署)。这些库提供了更多样化、更美观的图形选项,值得进一步探索和学习。

3. 鼓励读者进一步探索和实践

数据可视化是一个广阔而有趣的领域,希望本文的内容能够激发你对数据可视化的兴趣。鼓励你进一步学习和实践Pandas和其他数据可视化库,探索更多可能性和创意。

注意事项

  • 在编写博客时,每个部分的代码都是可运行的,并且附上必要的注释和解释。
  • 对于复杂的图形绘制,可以拆分成多个步骤进行说明,以便读者更好地理解。
  • 适当添加一些实际应用场景,增加文章的可读性和实用性。

参考文献

https://pypandas.cn/docs/user_guide/visualization.html#scatter-plot

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