使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例

yipeiwu_com5年前Python基础

使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少,又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化。

写代码如下:

from pandas import Series,DataFrame
from numpy.random import randn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = DataFrame(randn(10,5),columns=['A','B','C','D','E'],index = np.arange(0,100,10))
df.plot()
plt.show()

程序运行结果如下:

使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,参数中的columns就是列的名称而index本来是DataFrame的行名称。图形绘制成功之后还会按照列的名称绘制图例,这个功能确实是比较赞的。如果使用matplotlib的基本绘制功能,图例的添加还需要自己额外处理。看来,数据的规整化不仅仅是为了向量化以及计算加速做准备,而且为数据的可视化提供了不少便捷的方法。

以上这篇使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python实现美团订单推送到测试环境,提供便利操作示例

本文实例讲述了python实现美团订单推送到测试环境,提供便利操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 背景: 有时候需要在测试环境下一个美团的订单,每次都找一堆的东西,太繁琐,于是写了...

Django外键(ForeignKey)操作以及related_name的作用详解

Django外键(ForeignKey)操作以及related_name的作用详解

之前已经写过一篇关于Django外键的文章,但是当时并没有介绍如何根据外键对数据的操作,也就是如何通过主表查询子表或者通过子表查询主表的信息 首先我定义了两个模型,一个是老师模型,一个是...

python时间序列按频率生成日期的方法

有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日、每月、每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex。 我...

解决Django后台ManyToManyField显示成Object的问题

解决Django后台ManyToManyField显示成Object的问题

如果一个模型里包含了ManyToManyField,在admin后台可能会显示成object,例如 解决方法: 在定义这个类的时候,加多一个函数 实际效果: 以上这篇解决Djang...

Python卸载模块的方法汇总

easy_install 卸载 通过easy_install 安装的模块可以直接通过  easy_install -m PackageName 卸载,然后删除\Python27...