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Python Pandas库的使用方法是什么

发表于：2025-02-02 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年02月02日，这篇文章主要讲解了"Python Pandas库的使用方法是什么"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"Python Pandas库的使用方法是

千家信息网最后更新 2025年02月02日Python Pandas库的使用方法是什么

这篇文章主要讲解了"Python Pandas库的使用方法是什么"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"Python Pandas库的使用方法是什么"吧！

刚接触Python的新手、小白，可以复制下面的链接去免费观看Python的基础入门教学视频

https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW

一，可视化概述

在Python中，常见的数据可视化库有3个：

matplotlib：最常用的库，可以算作可视化的必备技能库，比较复杂，api多，学起来不太容易。

seaborn：是重构于matplotlib基础上，可以满足可视化需求，更特殊的需求还是需要学习matplotlib。

pyecharts：上面的两个库都是静态的可视化库，而pyecharts有很好的网络兼容性，可以做到可视化的动态效果。并且种类也比较丰富。这类这个图，就非常厉害：画图神器pyecharts-旭日图

Pandas：而今天要讲的是Pandas的可视化，Pandas主要作为数据分析的库，虽然没有上述三个库那个强大，但是胜在方便，在数据分析的过程中，只要一行代码就能实现。也非常漂亮。

二，直接看案例

熊猫中，有11个比较常见的图形可视化，还有几个比较进阶的，我们一个一个看看怎么画的

import pandas as pdimport numpy  as npdf= pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['A','B','C','D'])

01，柱状图-初步

df.plot.bar()

stack = True，画堆叠柱状图

df.plot.bar(stacked=True)

同样，stacked = True，画堆叠柱状图

df.plot.barh(stacked=True)

df.plot.area(stacked=True,alpha = 0.9)

05，密度图-density

df.plot.density()

06，直方图

换个数据集

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=200)

df.plot.hist(stacked=True, bins=20)

df= pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 4), columns=['A','B','C','D'])df.diff().hist(color='k', alpha=0.7, bins=50)

07，箱盒图

df= pd.DataFrame(np.random.rand(100, 4), columns=['A','B','C','D'])df.plot.box()

08，散点图

df.plot.scatter(x='A',y='B')

09，蜂巢图

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)

07，饼图

series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')series.plot.pie(figsize=(6, 6))

08，矩阵散点图

                                                                from pandas.plotting import scatter_matrixdf = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')

09，安德鲁斯曲线

data = pd.read_csv('C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/iris.csv')pd.plotting.andrews_curves(data , 'Name')

andrews_curves(data, 'Name', colormap='winter')

10，平行坐标图该图也是使用自己加载的iris数据集

from pandas.plotting import parallel_coordinatesparallel_coordinates(data, 'Name', colormap='gist_rainbow')

11，滞后图

from pandas.plotting import lag_plotdf= pd.Series(0.1 * np.random.rand(1000) +        0.9 * np.sin(np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num=1000)))lag_plot(df)

12，最大值函数图

直接画图，预设为折线图

df= pd.DataFrame(np.random.rand(12, 4), columns=['A','B','C','D'])df.plot()

df.plot(subplots=True,layout=(2, 2), figsize=(15, 8))

df= pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 4), columns=['A','B','C','D'])df.plot()

df.plot(subplots=True,layout=(2, 2), figsize=(15, 8))

13，bootstrap_plot

s = pd.Series(np.random.uniform(size=100))pd.plotting.bootstrap_plot(s)

三，参数详解

1，官方文档

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.htmlhttps://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/visualization.html

2，参数介绍

DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None,xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False, secondary_y=False, mark_right=True, **kwds)

注意：每种绘图类型都有相对应的方法：df.plot（kind = 'line' ）与df.plot.line（）等价

x：标签或位置，默认为None＃指数据列的标签或位置参数

y：标签，位置或标签列表，位置，默认值无

种类：str＃绘图类型

'line'：线图（默认）＃折线图

'bar'：垂直条形图。条形图。stacked为True时为堆叠的柱状图

'barh'：水平条形图

'hist'：histogram＃直方图（数值频率分布）

'box'：boxplot＃箱型图

'kde'：内核密度估计图＃密度图，主要对柱状图添加内核概率密度线

'密度'：与'kde'相同

'area'：area plot＃与x轴所围的区域图（面积图）。Stacked= True时，每列必须全部为正或负值，stacked = False时，对数据没有要求

'pie'：pie plot＃饼图。数值必须为正值，需指定Y轴或者subplots = True

'scatter'：散点图＃散点图。需指定X轴Y轴

'hexbin'：hexbin图＃蜂巢图。需指定X轴Y轴

ax：matplotlib轴对象，默认值None＃**子图（axes，也可以理解成坐标轴）要在其上进行交易的matplotlib子图对象。如果没有设置，则使用当前matplotlib子图**其中，变量和函数通过改变figure和axes中的元素（例如：title，label，点和线等等）一起描述figure和axes，也就是在画布上绘图。

子图：布尔值，默认为False＃是否对列分别作子图

sharex：布尔值，默认值为true，如果ax为None False＃如果ax为None，则设为为True，否则为False

如果subplots = True，则共享x轴并将一些x轴标签设置为不可见；如果ax为None则默认为True，否则为False。请注意，同时传递ax和sharex = True将更改图形中所有轴的所有x轴标签！

sharey：布尔值，默认为False＃如果有子图，子图共y轴刻度，标签

如果subplots = True，则共享y轴并将一些y轴标签设置为不可见

layout：用于子图的元组（行，列）＃子图的行列布局

figsize：以英寸为单位的元组（宽度，高度）

use_index：布尔值，默认为True

title：字符串＃图片的标题用字符串

地块标题

grid：布尔值，默认值None＃图片是否有网格

legend：False / True /'reverse'＃子图的图例（交替为True）