Python Pandas - Görselleştirme

Temel Çizim: arsa

Series ve DataFrame'deki bu işlevsellik, yalnızca matplotlib libraries plot() yöntem.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
   periods=10), columns=list('ABCD'))

df.plot()

Onun output aşağıdaki gibidir -

Dizin tarihlerden oluşuyorsa, gct().autofmt_xdate() x eksenini yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi biçimlendirmek için.

Bir sütunu diğerine karşı çizebiliriz x ve y anahtar kelimeler.

Çizim yöntemleri, varsayılan çizgi grafiği dışında bir avuç çizim stiline izin verir. Bu yöntemler tür anahtar kelime bağımsız değişkeni olarak sağlanabilirplot(). Bunlar şunları içerir -

• bar arazileri için bar veya barh
• histogram için geçmiş
• kutu çizimi için kutu
• Alan grafikleri için "alan"
• dağılım grafikleri için "dağılım"

Bar Grafiği

Şimdi Bar Plot'un ne olduğunu bir tane oluşturarak görelim. Bir çubuk grafiği şu şekilde oluşturulabilir -

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar()

Onun output aşağıdaki gibidir -

Yığılmış çubuk grafiği oluşturmak için, pass stacked=True -

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar(stacked=True)

Onun output aşağıdaki gibidir -

Yatay çubuk grafikleri elde etmek için, barh yöntem -

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')

df.plot.barh(stacked=True)

Onun output aşağıdaki gibidir -

Histogramlar

Histogramlar, plot.hist()yöntem. Kutu sayısını belirleyebiliriz.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])

df.plot.hist(bins=20)

Onun output aşağıdaki gibidir -

Her sütun için farklı histogramlar çizmek için aşağıdaki kodu kullanın -

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])

df.diff.hist(bins=20)

Onun output aşağıdaki gibidir -

Kutu Grafikleri

Boxplot arayarak çizilebilir Series.box.plot() ve DataFrame.box.plot()veya DataFrame.boxplot() her sütun içindeki değerlerin dağılımını görselleştirmek için.

Örneğin, burada [0,1) üzerindeki tekdüze bir rastgele değişkenin 10 gözleminin beş denemesini temsil eden bir kutu grafiği var.

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()

Onun output aşağıdaki gibidir -

Alan Grafiği

Alan grafiği kullanılarak oluşturulabilir Series.plot.area() ya da DataFrame.plot.area() yöntemler.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()

Onun output aşağıdaki gibidir -

Dağılım grafiği

Dağılım grafiği kullanılarak oluşturulabilir DataFrame.plot.scatter() yöntemler.

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

Onun output aşağıdaki gibidir -

Yuvarlak diyagram

Pasta grafik, DataFrame.plot.pie() yöntem.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
df.plot.pie(subplots=True)

Onun output aşağıdaki gibidir -