Python-pandas-visualization
Pythonパンダ-視覚化
基本的なプロット:プロット
SeriesおよびDataFrameのこの機能は、 matplotlib * libraries plot()*メソッドの単純なラッパーです。
その*出力*は次のとおりです-
インデックスが日付で構成されている場合、* gct()。autofmt_xdate()*を呼び出して、上の図に示すようにx軸をフォーマットします。
プロット方法では、デフォルトのラインプロット以外のいくつかのプロットスタイルを使用できます。 これらのメソッドは、* plot()*のkindキーワード引数として提供できます。 これらには-
- バープロットのバーまたはバー
- ヒストグラムの履歴
- 箱ひげ図の箱
- 面積プロットの「面積」
- 散布図の「散布」
バープロット
バープロットを作成して、バープロットとは何かを見てみましょう。 バープロットは次の方法で作成できます-
その*出力*は次のとおりです-
積み上げ棒グラフを作成するには、 passstacked = True -
その*出力*は次のとおりです-
水平棒グラフを取得するには、 barh メソッドを使用します-
その*出力*は次のとおりです-
ヒストグラム
ヒストグラムは、* plot.hist()*メソッドを使用してプロットできます。 ビンの数を指定できます。
その*出力*は次のとおりです-
列ごとに異なるヒストグラムをプロットするには、次のコードを使用します-
その*出力*は次のとおりです-
箱ひげ図
Boxplotは、* Series.box.plot()および DataFrame.box.plot()、または DataFrame.boxplot()*を呼び出して描画し、各列内の値の分布を視覚化できます。
たとえば、これは[0,1)上の一様なランダム変数の10回の観測の5回の試行を表す箱ひげ図です。
その*出力*は次のとおりです-
面積プロット
エリアプロットは、* Series.plot.area()または DataFrame.plot.area()*メソッドを使用して作成できます。
その*出力*は次のとおりです-
散布図
散布図は、* DataFrame.plot.scatter()*メソッドを使用して作成できます。
その*出力*は次のとおりです-
円グラフ
円グラフは、* DataFrame.plot.pie()*メソッドを使用して作成できます。
その*出力*は次のとおりです-