（十四）Pandas绘图

た入场券 2022-12-26 08:23 156阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一：Pandas单变量可视化：
     *   *  1： 柱状图：
         *  2： 折线图：
         *  3：面积图：
         *  4：直方图：
         *  5：饼图：
     *  二：双变量可视化
     *   *  1：散点图：
         *  2: hexplot:
         *  3：堆叠图：

## 一：Pandas单变量可视化： ##

### 1： 柱状图： ###

案例：将所有的葡萄酒品牌按照产区分类，看看哪个产区的葡萄酒品种多。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
我们可能会问加利福尼亚葡萄酒占总数的百分之几？

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
我们可能还想看看评论量数据的图：评论量与评论数量之间的关系：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 2： 折线图： ###

*  1：如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 3：面积图： ###

*  面积图就是在折线图的基础上，把折线下面的面积填充颜色。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 4：直方图： ###

*  1：直方图看起来很像条形图。 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行。 唯一的分析差异是，它不是代表每个值的每个条形，而是代表值的范围。
 *  2：直方图缺点。 将数据分成均匀的间隔区间，所以它们对歪斜的数据的处理不是很好。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
    假如我们不限制价格小于200：所以直方图不适合处理数量差别特别大的列。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 5：饼图： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 二：双变量可视化 ##

### 1：散点图： ###

*  1：最简单的两个变量可视化图形是散点图，散点图中的一个点，可以表示两个变量。
 *  2：调整图形大小，字体大小，由于pandas的绘图功能是对Matplotlib绘图功能的封装，所以很多参数pandas 和 matplotlib都一样。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
    调整大小：  
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    贴标签：  
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### 2: hexplot: ###

*  1：hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]
 *  2： 他自身的bug，图x轴坐标缺失。可以通过调用matplotlib的api添加x坐标。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

### 3：堆叠图： ###

*  1：堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表。
 *  2：展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图。

案例：统计最常见的五种葡萄酒：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
经过透视表转换：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
堆叠图展示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
面积堆叠图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
折线图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

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