數據可視化
Matplotlib
Python中存在一個繪圖庫matplotlib()方法。使用matplot繪圖的基本方式爲：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.bar(stacked=True)
#顯示所繪製的圖
plt.show()
matplotlib可以繪製直方圖，散點圖等，但是在繪製時需要執行座標軸等信息，十分繁瑣，因此，常見的我們使用pandas自帶的plot方法進行繪製
Pandas繪圖
在pandas中主要運用的繪圖函數爲plot函數，常用的繪圖圖形有：
| 圖形 | 函數 |
|---|---|
| 條形 | bar() |
| 堆積條形圖 | bar(stacked=True) |
| 水平堆積條形圖 | barh(stacked=True) |
| 直方圖 | plot.hist(bins=20) |
| 每列繪製不同的直方圖 | hist(bins=20) |
| 直方圖 | hist |
| 盒型圖 | boxplot |
| 區域塊圖形 | area |
| 散點圖 | plot.scatter(x=‘a’, y=‘b’) |
DataFrame.plot函數指定很多的屬性
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| subplots | 將各個DataFrame列繪製到單獨的subplot中 |
| sharex | 如果subplots=True，則共用同一個x軸，包括刻度和界限 |
| sharey | 如果subplots=True，則共用同一個Y軸 |
| figsize | 表示圖像大小的元組 |
| title | 表示圖像標題的字符串 |
| legend | 添加一個subplot圖例(默認爲True) |
| sort_columns | 以字母表順序繪製各列，默認使用當前列順序 |
Series.plot方法的參數如下
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| label | 用於圖例的標籤 |
| ax | 要在其上進行繪製的matplotlib subplot對象.如果沒有設置，則使用當前matplotlib subplot |
| style | 將要傳給matplotlib的風格字符串(如’ko–’) |
| alpha | 圖表的填充不透明度(0到1之間) |
| kind | 可以是’line’, ‘bar’, ‘barh’, ‘kde’ |
| logy | 在y軸上使用對數標尺 |
| use index | 將對象的索引用作刻度標籤 |
| rot | 旋轉刻度標籤(0到360) |
| xticks | 用作x軸刻度的值 |
| yticks | 用作y軸刻度的值 |
| xlimx | 軸的界限(例如[0,101]) |
| ylimy | 軸的界限 |
| grid | 顯示軸網格線(默認打開) |