【Pandas】pandas Series plot

Pandas2.2 Series

Plotting

方法	描述
Series.plot([kind, ax, figsize, ...])	用于绘制 Series 对象的数据可视化图表

pandas.Series.plot

pandas.Series.plot 方法用于绘制 Series 对象的数据可视化图表。该方法非常灵活，支持多种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。通过传递不同的参数，可以自定义图表的外观和行为。

参数说明

kind：指定图表类型，常见的有 'line'（默认）、'bar'、'barh'、'hist'、'box'、'kde'、'density'、'area'、'pie'、'scatter'、'hexbin'。
ax：可选，matplotlib 轴对象，用于在指定的轴上绘制图表。
figsize：可选，元组，指定图表的大小，格式为 (width, height)。
use_index：布尔值，默认为 True，是否使用 Series 的索引作为 x 轴。
title：可选，字符串，图表的标题。
grid：布尔值，默认为 True，是否显示网格线。
legend：布尔值，默认为 True，是否显示图例。
style：可选，字符串，指定线条样式，如 '-'、'--'、'-.'、':'。
color：可选，颜色名称或十六进制字符串，指定线条颜色。
logy：布尔值，默认为 False，是否使用对数 y 轴。
logx：布尔值，默认为 False，是否使用对数 x 轴。
loglog：布尔值，默认为 False，是否同时使用对数 x 轴和 y 轴。
xticks：可选，x 轴刻度位置。
yticks：可选，y 轴刻度位置。
xlim：可选，x 轴范围，格式为 (xmin, xmax)。
ylim：可选，y 轴范围，格式为 (ymin, ymax)。
rot：可选，刻度标签的旋转角度。
fontsize：可选，刻度标签和标题的字体大小。
colormap：可选，颜色映射，用于多系列数据。
position：可选，数值，用于调整重叠条形图的位置。
stacked：布尔值，默认为 False，是否堆叠条形图。
sort_columns：布尔值，默认为 False，是否按列名排序。
secondary_y：布尔值或列表，默认为 False，是否使用次 y 轴。
mark_right：布尔值，默认为 True，是否在次 y 轴上标记。
**kwds：其他关键字参数，传递给底层绘图函数。

示例

python 复制代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例 Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
# 绘制折线图
data.plot(kind='line', title='折线图示例', color='blue', marker='o')
plt.show()

# 绘制柱状图
data.plot(kind='bar', title='柱状图示例', color='green')
plt.show()

# 绘制饼图
data.plot(kind='pie', title='饼图示例', autopct='%1.1f%%')
plt.show()

结果

折线图示例
- 图表类型：折线图
- 标题：折线图示例
- 线条颜色：蓝色
- 数据点标记：圆圈
柱状图示例
- 图表类型：柱状图
- 标题：柱状图示例
- 柱状图颜色：绿色
饼图示例
- 图表类型：饼图
- 标题：饼图示例
- 数据点标签：显示百分比

通过这些示例，可以看到 pandas.Series.plot 方法的强大功能和灵活性，可以根据需要绘制各种类型的图表。