网站培训网站建设,房管局 网站做房查,一般做网站,照片网站模板数据分析-Pandas数据探查初步柱状图
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。
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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)有时候数据不是时间序列也没有前后序列关系但是也想探查下数量的关系怎么办可以试试柱状图。
探究序列数据的数量变化规律
当使用的是非序列数据时如何把数据的数量关系展示呢
该例使用随机生成数据来举例。
np.random.seed(36)ts pd.Series(np.random.randn(10) )
ts.plot.bar();
plt.axhline(0, colork);
plt.show()
plt.close(all)并列多组离散数据的对比
当遇到多个分组的数据例如医学里面的常见药物效果对照一组是服药一组是安慰剂想查看它们之间的关系需要在一幅图展示怎么办
可以直接使用Dataframe的多列直接调用一次plot函数指定对应的列名称就可以自动color和标签 label进行区分对比。
这样是可以一张图同时画出多列并列的数据柱状的集中展示需要比较数据
df2 pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns[a, b, c, d])df2.plot.bar();多组叠加用颜色区分对比
有时候Boss突发奇想想把各组都累加起来但是每组不同的颜色呢如何展示
当然可以通过设置 stacked 参数为true。
df2 pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns[a, b, c, d])df2.plot.bar(stackedTrue); 如果你觉得站的不好看太累了也可以选择 躺平。
就用 plot.barh
df2 pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns[a, b, c, d])df2.plot.barh(stackedTrue); 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。
df.plot.area df.plot.barh df.plot.density df.plot.hist df.plot.line
df.plot.bar df.plot.box df.plot.hexbin df.plot.kde df.plot.pie
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End
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