Python之pandas创建图表

1.导入模块

>>> import pandas as pd 
>>> import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib模块安装需要梯子，安装命令 pip3 install matplotlib

2.导入数据

>>> air_quality = pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)

index_col：数字、列名或列表，数字或列名指定某一列作为索引，列表制定某几列作为 DataFrame 的层次索引
parse_dates参数：将csv中的时间字符串转换成日期格式，但会减慢加载速度，默认为False

3.快速绘制整个简单折线图

>>> air_quality.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000000010BCF278>
>>> plt.show()

image.png

4.选择多列绘制简单折线图

>>> air_quality[["station_paris","station_london"]].plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000000010624C50>
>>> plt.show()

image.png

5.绘制简单散点图

>>> air_quality.plot.scatter(x="station_london", y="station_paris", alpha=0.5)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000FA1AA90>
>>> plt.show()

image.png

x：指定 X 轴数据。y：指定 Y 轴数据。alpha：指定散点的透明度。
更多的参数参考Matplotlib scatter函数

6.自定义图表选项

>>> fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4));    #创建空matplotlib图和轴
>>> air_quality.plot.area(ax=axs);               #将对应的数据放到对应的图表上
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x00000000105C7C50>
>>> axs.set_ylabel("NO$_2$ concentration");      #定义纵轴标题
Text(0, 0.5, 'NO$_2$ concentration')
>>> fig.savefig("no2_concentrations.png")        #输出为图片保存
>>> plt.show()

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