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Python 高效数据处理之Pandas绘图

玉新行者 2022-02-24 阅读 74

Pandas是Python中非常常用的数据处理工具,使用起来非常方便。由于建立在NumPy数组结构之上,所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写,这些模块用Cython编写并编译到C,并且在C上执行,因此也保证了处理速度。不过我们今天的重点不在于它的处理速度,而是它和matplotlib合作产生的强大且方便的绘图功能。


到底有多强呢?让我们来体会一下。

1.创建数据

使用pandas可以很方便地进行数据创建,现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame:

Python 高效数据处理之Pandas绘图_拟合



  • a1和a2:从正态(高斯)分布中抽取的随机样本。

  • a3:0到4中的随机整数。

  • y1:0到1的对数刻度均匀分布。

  • y2:0到1中的随机整数。



生成如下所示的数据,这些数据将会用到后续的实验上哦:

Python 高效数据处理之Pandas绘图_数据_02

2.绘制图像

Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes),所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。比如说画一条垂线和平行线。这将非常有利于我们:

1.绘制平均线

2.标记重点的点

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Python 高效数据处理之Pandas绘图_数据_04

我们还可以自定义一张图上显示多少个表:

Python 高效数据处理之Pandas绘图_拟合_05

Python 高效数据处理之Pandas绘图_python_06

3.绘制直方图

Pandas能够让我们用非常简单的方式获得两个图形的形状对比:

Python 高效数据处理之Pandas绘图_python_07

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还能允许多图绘制:


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当然,折线图也不在话下:


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4.线性拟合

你以为这就结束了吗?不!Pandas还能用于拟合,让我们用pandas找出一条与下图最接近的直线:

Python 高效数据处理之Pandas绘图_拟合_12


最小二乘法计算和该直线最短距离:


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根据最小二乘的结果绘制y并拟合出直线:


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如果你喜欢今天的Python 教程,请持续关注Python实用宝典,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞Python 高效数据处理之Pandas绘图_数据_16,有任何问题都可以在下方留言,我们会耐心解答的!

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