【Pandas指南】初學(xué)者必備手冊

（給i小碼哥加星標(biāo)，提升AI技能）

本文轉(zhuǎn)自AI新媒體量子位（公眾號?ID:?QbitAI）

數(shù)據(jù)可視化本來是一個非常復(fù)雜的過程，但隨著Pandas數(shù)據(jù)幀plot()函數(shù)的出現(xiàn)，使得創(chuàng)建可視化圖形變得很容易。

在數(shù)據(jù)幀上進行操作的plot()函數(shù)只是matplotlib中plt.plot()函數(shù)的一個簡單包裝 ，可以幫助你在繪圖過程中省去那些長長的matplotlib代碼。

最近，一位來自印度的小哥以2019年世界幸福指數(shù)的數(shù)據(jù)為例，詳細講述了在Pandas中plot()函數(shù)的各種參數(shù)設(shè)置的小技巧，熟練掌握這些技巧后，你也能繪制出豐富多彩的可視化圖表。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

在繪制圖形前，我們首先需要導(dǎo)入csv文件：

import?pandas?as?pd
df=pd.read_csv(‘./world-happiness-report-2019.csv’)
df.head(3)

這個csv圖標(biāo)的內(nèi)容是各個國家按照不同維度評價的幸福指數(shù)（數(shù)據(jù)下載地址見文末）：

數(shù)據(jù)幀中一些列的名稱比較冗長，可以重命名使其更加簡潔：

df.rename(columns={“Country?(region)”:?“Country”,?“Log?of?GDP\nper?capita”:?“Log_GDP_per_capita”,?“Healthy?life\nexpectancy”:”Health_life_expect”},inplace=True)
df.column

繪制柱狀圖、散點圖等常見圖形

從最近簡單的柱狀圖開始，只統(tǒng)計腐敗程度、自由度、寬容度、社會支持等幾個維度

%matplotlib?tk
df1=df[:5]
df1.plot(‘Country’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social?support’],kind?=?‘bar’

嫌直接寫名稱太麻煩？沒關(guān)系，我們也可以用所在列的數(shù)字來繪制，比如上述4個列分別為7、6、8、5：

%matplotlib?tk
df1=df[:5]
df1.plot(‘Country’,[7,6,8,5],kind?=?‘bar’)

在上面的代碼中kind = ‘bar’，所以繪制的圖形是柱狀圖，如果我們把參數(shù)改成kind = ‘line’，畫出的就是線狀圖。

df1=df[:5]
df1.plot(‘Country’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social?support’],kind?=?‘line’)

同樣的，如果把參數(shù)改成kind = ‘line’，還能繪制出箱形圖：

df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’)

對于散點圖，設(shè)置kind=’scatter’，繪制出腐敗程度與自由度之間的關(guān)系，用color=’R’將點定義為紅色：

df.plot(x=’Corruption’,y=’Freedom’,kind=’scatter’,color=’R’)

此外，Pandas中還有一個輔助函數(shù)pandas.plotting.table，它創(chuàng)建一個來自數(shù)據(jù)幀的表格，并將其添加到matplotlib Axes實例中。

from?pandas.plotting?import?table
df1=df[:5]
df1=df.loc[:5,[‘Country?(region)’,’Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social?support’]]
ax=df1.plot(‘Country?(region)’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social?support’],?kind?=?‘bar’,?title?=’Bar?Plot’,legend=None)
table(ax,?np.round(df1.describe(),?2),loc=’upper?right’)

坐標(biāo)軸的設(shè)置

取值范圍

使用xlim和ylim兩個參數(shù)可設(shè)置x和y軸的范圍。在折線圖中，我們要將x軸設(shè)置為0到20，y限制為從0到100。

df1=df[:20]
df1[‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100))

x、y軸刻度

有時候坐標(biāo)軸上的刻度并不理想，我們希望在上面標(biāo)上我們喜歡的數(shù)值。

比如對于x軸，我們想要標(biāo)上0、10、15和20幾個值；對于y軸，我們想要標(biāo)上0、50、70、100幾個值，可以在xticks和yticks參數(shù)中悉數(shù)列出。

df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([0,10,15,20]),yticks=([0,50,70,100]),?title?=?‘xticks’)

但是用列表來制定坐標(biāo)刻度的方法，在數(shù)值太多的時候就比較麻煩了，因此我們還能通過指定刻度間隔的方法來繪制坐標(biāo)軸，比如指定x軸間隔是1，y軸間隔是10：

df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([w1?for?w?in?range(20)]),yticks=([w10?for?w?in?range(40)]))

如果我們不希望在坐標(biāo)軸上看到數(shù)字，而是想要設(shè)置標(biāo)簽。我們還可以將x軸標(biāo)簽更改為文本標(biāo)簽“低、中、高”這種樣式。

ax=df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([0,10,20]),yticks=([w*30?for?w?in?range(40)]))
ax.set_xticklabels([‘Low’,’Med’,’High’])

對數(shù)坐標(biāo)

如果數(shù)據(jù)的跨度范圍非常大，橫跨好幾個數(shù)量級，那么用線性坐標(biāo)就無法很好地展示數(shù)據(jù)。這時候我們需要用到對數(shù)坐標(biāo)，設(shè)置方法是將logx或者logy的值設(shè)置為Ture。

如果我們只想設(shè)置x軸為對數(shù)坐標(biāo)，y軸仍保持線性坐標(biāo)，那么

df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,1000),ylim=(0,100),color=’red’,logx=True)

其他高階用法

可以使用stacked參數(shù)來繪制帶有條形圖的堆疊圖。在這里，我們繪制堆疊的水平條，stacked設(shè)置為True。

將grid參數(shù)設(shè)置為True，可以給圖表加入網(wǎng)格。

有了subplot參數(shù)還可以繪制子圖，根據(jù)需要指定行數(shù)和列數(shù)以及繪圖的數(shù)量。

在上面的子圖中，我們沒有給子圖添加標(biāo)題。當(dāng)subplot 設(shè)置為True 時，在設(shè)置一組title的值，即可在列表上方加入標(biāo)題。

原文鏈接：?

https://kanoki.org/2019/09/16/dataframe-visualization-with-pandas-plot/?

表格下載地址：

https://www.kaggle.com/PromptCloudHQ/world-happiness-report-2019/version/1

作者系網(wǎng)易新聞·網(wǎng)易號“各有態(tài)度”簽約作者

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