Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù)畫圖與文件讀取使用示例
Pandas畫圖
注意：本案例使用 Jupyter Notebook 進(jìn)行案例演示
pandas庫(kù)中集成了matplotlib庫(kù)，可以直接進(jìn)行調(diào)用，在相應(yīng)的DataFrame后，加上.plot就能直接進(jìn)行繪圖，具體語(yǔ)法格式如下所示：
pandas.DataFrame.plot
DataFrame.plt(x=None, y=None, kind='line')
x：x數(shù)據(jù)
y：y數(shù)據(jù)
kind：圖類型
- 'line'：折線圖
- 'bar'：柱狀圖
- 'barth'：
- 'hist'：直方圖
- 'pie'：餅圖
- 'scatter'：散點(diǎn)圖
我們想繪制散點(diǎn)圖觀察一下兩者之間（年份與自然增長(zhǎng)率）之間的關(guān)系：首先導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)，前幾行代碼是解決中文字體顯示問題，然后讀取數(shù)據(jù)，最后使用.plot函數(shù)繪制散點(diǎn)圖。具體代碼如下所示：
# 看一下兩者之間的關(guān)系x="年份", y="自然增長(zhǎng)率(%)"
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pylab import mpl
from matplotlib.font_manager import FontProperties
myfont=FontProperties(fname=r'/usr/share/fonts/fangzheng/FZSYJW.TTF',size=12)
sns.set(font=myfont.get_name())
people = pd.read_csv("data/data140190/人口.csv")
people.plot(x="年份", y="自然增長(zhǎng)率(%)", kind="scatter")
代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
文件讀取與存儲(chǔ)
read_csv讀取文件
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep = ',')
- filepath_or_buffe：文件路徑
- usecols：指定讀取的列名，列表形式
以上就是Pandas數(shù)據(jù)處理庫(kù)畫圖與文件讀取使用示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Pandas畫圖文件讀取的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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