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pandas是一個強大的分析結構化數(shù)據(jù)的工具集；它的使用基礎是Numpy（提供高性能的矩陣運算）；用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時也提供數(shù)據(jù)清洗功能，Pandas 廣泛應用在學術、金融、統(tǒng)計學等各個數(shù)據(jù)分析領域，本篇文章重點為大家講解一下Python中Pandas庫繪制數(shù)據(jù)具體方法。
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在本系列中，我們將在每個庫中制作相同的多條形柱狀圖，以便我們可以比較它們的工作方式。我們使用的數(shù)據(jù)是 1966 年至 2020 年的英國大選結果：
在繼續(xù)之前，請注意你可能需要調整 Python 環(huán)境來運行此代碼，包括：
-
運行最新版本的 Python（用于 Linux、Mac 和 Windows 的說明）
-
確認你運行的是與這些庫兼容的 Python 版本
數(shù)據(jù)可在線獲得，并可使用 Pandas 導入：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv')
現(xiàn)在我們已經(jīng)準備好了。在本系列文章中，我們已經(jīng)看到了一些令人印象深刻的簡單 API，但是 Pandas 一定能奪冠。
要在 x 軸上繪制按年份和每個黨派分組的柱狀圖，我只需要這樣做：
import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot.bar(x='year')
plt.show()
只有四行，這絕對是我們在本系列中創(chuàng)建的最棒的多條形柱狀圖。
我以寬格式使用數(shù)據(jù)，這意味著每個黨派都有一列：
year conservative labour liberal others
0 1966 253 364 12 1
1 1970 330 287 6 7
2 Feb 1974 297 301 14 18
.. ... ... ... ... ...
12 2015 330 232 8 80
13 2017 317 262 12 59
14 2019 365 202 11 72
這意味著 Pandas 會自動知道我希望如何分組，如果我希望進行不同的分組，Pandas 可以很容易地重組 DataFrame。
與 Seaborn 一樣，Pandas 的繪圖功能是 Matplotlib 之上的抽象，這就是為什么要調用 Matplotlib 的 plt.show() 函數(shù)來實際生成繪圖的原因。
看起來是這樣的：
調整樣式
我們可以通過訪問底層的 Matplotlib 方法輕松地調整樣式。
首先，我們可以通過將 Matplotlib 顏色表傳遞到繪圖函數(shù)來為柱狀圖著色：
from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591'])
ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap)
我們可以使用繪圖函數(shù)的返回值設置坐標軸標簽和標題，它只是一個 Matplotlib 的 Axis 對象。
ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('Seats')
ax.set_title('UK election results')
這是現(xiàn)在的樣子：
這與上面的 Matplotlib 版本幾乎相同，但是只用了 8 行代碼而不是 16 行！我內心的代碼高手非常高興。
抽象必須是可轉義的
與 Seaborn 一樣，向下訪問 Matplotlib API 進行細節(jié)調整的能力確實很有幫助。這是給出抽象緊急出口使其既強大又簡單的一個很好的例子。
文章標題：Python中Pandas庫繪制數(shù)據(jù)具體方法
網(wǎng)站地址：http://www.dlmjj.cn/article/cogpiee.html
