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数据分析-Pandas如何用图把数据展示出来

俗话说,一图胜千语,对人类而言一串数据很难立即洞察出什么,但如果展示图就能一眼看出来门道。数据整理后,如何画图,画出好的图在数据分析中成为关键的一环。

数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

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本文用到的样例数据:

Titanic数据

空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据

样例代码:

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas


导入关键模块

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

数据准备

仍然使用air_quality数据来举例,读取NO2数据:

In [1]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)In [2]: air_quality.head()
Out[2]: station_antwerp  station_paris  station_london
datetime                                                           
2019-05-07 02:00:00              NaN            NaN            23.0
2019-05-07 03:00:00             50.5           25.0            19.0
2019-05-07 04:00:00             45.0           27.7            19.0
2019-05-07 05:00:00              NaN           50.4            16.0
2019-05-07 06:00:00              NaN           61.9             NaN

时间趋势图

拿到PM25数据,急不可耐就想画张图:

In [3]: air_quality.plot()
Out[3]: <Axes: xlabel='datetime'>In [4]: plt.show()

在这里插入图片描述

很简单吧,两行解决战斗,就是调用plot函数,然后显示函数show。

当然,这样就是一张图里把所有的数值类的列都给画出来了。有点太花,看不清楚。

Boss看了,要求清晰一点,清爽一点。只要巴黎的监测数据,还不是手到擒来。

In [5]: air_quality["station_paris"].plot()
Out[5]: <Axes: xlabel='datetime'>In [6]: plt.show()

在这里插入图片描述

只要从pandas中选择数据子集就行,然后照样调用显示函数。

同类项比较

有时候要卷一卷,就是要一较高下。如何比较两个地方的 N O 2 NO_2 NO2 的关系图呢?

In [7]: air_quality.plot.scatter(x="station_london", y="station_paris", alpha=0.5)
Out[7]: <Axes: xlabel='station_london', ylabel='station_paris'>In [8]: plt.show()

尝试下散点图,把London和Paris分别作为x,y轴。

画图plot函数默认是画曲线的,即line函数,而散点图,就需要调用对应的scatter函数。

在这里插入图片描述

以上代码只是一个简单示例,示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

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End


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