Pandas模块之垂直或水平交错条形图

目录

df.plot() 函数

df.plot() 是 Pandas 中的一个函数,用于绘制数据框中的数据。它是基于 Matplotlib 库构建的,可以轻松地创建各种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点图等。

下面是 df.plot() 函数的一些常用参数和用法:

  1. kind:指定要创建的图表类型,可以是 'line'(折线图)、'bar'(柱状图)、'barh'(水平柱状图)、'scatter'(散点图)等。
  2. x 和 y:用于指定要在图表中显示的数据列。x 参数指定作为 x 轴的数据列,y 参数指定作为 y 轴的数据列。
  3. title:用于设置图表的标题。
  4. xlabel 和 ylabel:分别用于设置 x 轴和 y 轴的标签。
  5. color:用于设置图表的颜色。
  6. ax:用于指定要绘制图表的坐标轴。

Pandas模块之垂直条形图

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

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 读入数据
GDP =pd.read_excel(r'Province GDP 2017.xlsx')
# Pandas模块之垂直或水平条形图
# 绘图(此时的数据集在前文已经按各省GDP做过升序处理)
GDP.GDP.plot(kind = 'bar', width = 0.8, rot = 0, color = 'steelblue', title = '2017年度6个省份GDP分布')
# 添加y轴标签
plt.ylabel('GDP(万亿)')
# 添加x轴刻度标签
plt.xticks(range(len(GDP.Province)), #指定刻度标签的位置  
           GDP.Province # 指出具体的刻度标签值
          )
# 为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(GDP.GDP):
    plt.text(x-0.1,y+0.2,'%s' %round(y,1),va='center')
# 显示图形
plt.show()

Pandas模块之水平交错条形图

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

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 读入数据
HuRun =pd.read_excel(r'HuRun.xlsx')

# Pandas模块之水平交错条形图
HuRun_reshape = HuRun.pivot_table(index = 'City', columns='Year', values='Counts').reset_index()
# 对数据集降序排序
HuRun_reshape.sort_values(by = 2016, ascending = False, inplace = True)
HuRun_reshape.plot(x = 'City', y = [2016,2017], kind = 'bar', color = ['steelblue', 'indianred'], 
                   rot = 0, # 用于旋转x轴刻度标签的角度,0表示水平显示刻度标签
                   width = 0.8, title = '近两年5个城市亿万资产家庭数比较')
# 添加y轴标签
plt.ylabel('亿万资产家庭数')
plt.xlabel('')
plt.show()
相关推荐
朝朝辞暮i3 小时前
VLA 系统学习第 4 课:一个 Batch 进入神经网络后,模型到底是怎么“学会”的?
人工智能·python·神经网络·vla
Ada's4 小时前
【计算机基础系列】003:Python数据结构
开发语言·数据结构·python
2601_962885724 小时前
如何用 Python 计算 TRIX 三重指数平滑均线指标?
开发语言·python
还卿一钵无情泪5 小时前
Unsloth 微调 构建自己的大模型 没有GPU也能微调
linux·开发语言·人工智能·python·大模型·nlp·unsloth
蜗牛互联网7 小时前
Python消费Responses SSE事件:增量文本、超时与取消
java·开发语言·人工智能·后端·python
statistican_ABin7 小时前
中国国际旅游发展分析报告—基于世界银行国际旅游数据的多维度分析
python·机器学习·旅游
青少儿编程课堂8 小时前
背包问题(0/1 背包与完全背包)解题精讲——动态规划入门
c++·python·算法·bfs·信息学竞赛
code2cat8 小时前
【随笔】MCP工具注解的信任边界:四个提示如何参与调用决策
python·ai agent·mcp
慢云智慧空间8 小时前
从设备智能到空间理解,慢云科技如何重新定义智慧建筑
python·科技
浮链序8 小时前
用 Claude Haiku 5.5 做子智能体路由,把 Agent 成本砍掉六成
人工智能·python·llm