دليل Pandas

عمليات SQL في Pandas بيانات تصنيفية في Pandas

التصميم البياني في Pandas

　　 مثال على عملية التمثيل البياني Pandas

رسم أساسي: الرسم

هذا الميزة على Series و DataFrame هي فقط تغليف بسيط لمتدخل plot() مكتبة matplotlib.

مثال

　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()

النتائج التشغيلية كالتالي:

如果索引由日期组成，它将调用gct()。autofmt_xdate()来格式化x轴，如上图所示。
我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列的关系。

除默认线图外，绘图方法还允许使用多种绘图样式。这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。这些包括：

条形图直方图箱形图 الرسم البياني المساحة الرسم البياني النقطي الرسم البياني الدائري

条形图

下面我们来看看如何创建一个条形图：

مثال

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

النتائج التشغيلية كالتالي:

产生堆叠的柱状图, 可以设置 stacked=True

مثال

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

النتائج التشغيلية كالتالي:

要获取水平条形图，可以使用barh方法：

مثال

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)

النتائج التشغيلية كالتالي:

直方图

可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定数量。

مثال

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)

النتائج التشغيلية كالتالي:

可以使用以下代码为每列绘制不同的直方图：

مثال

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)

النتائج التشغيلية كالتالي:

箱形图

可以通过调用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()或DataFrame.boxplot()来绘制Boxplot，以可视化每个列中值的分布。
例如，这是一个箱线图，代表对[0,1）上的一个随机变量的10个观测值的五个试验。

مثال

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()

النتائج التشغيلية كالتالي:

الرسم البياني المساحة

يمكن استخدام طريقة Series.plot.area() أو DataFrame.plot.area() لإنشاء رسم مساحة.

مثال

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

النتائج التشغيلية كالتالي:

الرسم البياني النقطي

يمكن استخدام طريقة DataFrame.plot.scatter() لإنشاء رسم نقطي.

مثال

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')

النتائج التشغيلية كالتالي:

الرسم البياني الدائري

يمكن استخدام طريقة DataFrame.plot.pie() لإنشاء رسم دائري.

مثال

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)

النتائج التشغيلية كالتالي:

عمليات SQL في Pandas بيانات تصنيفية في Pandas