表格我做视频网站,企业网站建设飞沐,炫酷的移动端网站,商丘在线商城数据分析-Pandas的直接用Matplotlib绘图
数据分析和处理中#xff0c;难免会遇到各种数据#xff0c;那么数据呈现怎样的规律呢#xff1f;不管金融数据#xff0c;风控数据#xff0c;营销数据等等#xff0c;莫不如此。如何通过图示展示数据的规律#xff1f;
数据表…数据分析-Pandas的直接用Matplotlib绘图
数据分析和处理中难免会遇到各种数据那么数据呈现怎样的规律呢不管金融数据风控数据营销数据等等莫不如此。如何通过图示展示数据的规律
数据表时间序列数据在数据分析建模中很常见例如天气预报空气状态监测股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整重塑数据表是很重要的技巧此处选择Titanic数据以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
数据分析
数据分析-Pandas如何转换产生新列
数据分析-Pandas如何统计数据概况
数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据
数据分析-Pandas如何选择数据子集
数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客
本文用到的样例数据
Titanic数据
空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据
样例代码
源代码参考 Pandas如何重塑数据表
源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close(all)在某些情况下直接使用 matplotlib 可能更可取或者更有必要。例如当某种类型的绘图或 pandas 尚不支持自定义而对象又类似于数组可以直接传递给matplotlib 函数。
Pandas 会自动识别日期的格式和索引等从而将日期和时间支持扩展到在 matplotlib 中可用的几乎所有绘图类型 。
直接使用matplotlib函数
np.random.seed(123456)price pd.Series(np.random.randn(150).cumsum(),indexpd.date_range(2000-1-1, periods150, freqB),
)ma price.rolling(20).mean()
mstd price.rolling(20).std()
plt.figure();
plt.plot(price.index, price, k);
plt.plot(ma.index, ma, b);
plt.fill_between(mstd.index, ma - 2 * mstd, ma 2 * mstd, colorb, alpha0.2);以上代码只是一个简单示例示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
后面介绍下其他的展示形式。
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End
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