搜索
❏ 站外平台:

使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

作者: Shaun Taylor-morgan 译者: LCTT geekpi

| 2020-06-19 23:19      

Pandas 是一个非常流行的 Python 数据操作库。学习怎样使用它的 API 绘制数据。

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。Pandas 是 Python 中的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。

除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。这非常方便,你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢?

在本系列中,我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: 

Matplotlib UK election results 

自行绘制的数据

在继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括:

  • 运行最新版本的 Python(用于 LinuxMac 和 Windows 的说明)
  • 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本

数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: 

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv')

现在我们已经准备好了。在本系列文章中,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。

要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图,我只需要这样做:

import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot.bar(x='year')
plt.show()

只有四行,这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。

我以宽格式使用数据,这意味着每个党派都有一列:

        year  conservative  labour  liberal  others
0       1966           253     364       12       1
1       1970           330     287        6       7
2   Feb 1974           297     301       14      18
..       ...           ...     ...      ...     ...
12      2015           330     232        8      80
13      2017           317     262       12      59
14      2019           365     202       11      72

这意味着 Pandas 会自动知道我希望如何分组,如果我希望进行不同的分组,Pandas 可以很容易地重组 DataFrame

与 Seaborn 一样,Pandas 的绘图功能是 Matplotlib 之上的抽象,这就是为什么要调用 Matplotlib 的 plt.show() 函数来实际生成绘图的原因。

看起来是这样的:

pandas unstyled data plot

看起来很棒,特别是它又这么简单!让我们对它进行样式设置,使其看起来像 Matplotlib 的例子。

调整样式

我们可以通过访问底层的 Matplotlib 方法轻松地调整样式。

首先,我们可以通过将 Matplotlib 颜色表传递到绘图函数来为柱状图着色:

from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591'])
ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap)

我们可以使用绘图函数的返回值设置坐标轴标签和标题,它只是一个 Matplotlib 的 Axis 对象。 

ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('Seats')
ax.set_title('UK election results')

这是现在的样子:

pandas styled plot

这与上面的 Matplotlib 版本几乎相同,但是只用了 8 行代码而不是 16 行!我内心的代码高手非常高兴。 

抽象必须是可转义的

与 Seaborn 一样,向下访问 Matplotlib API 进行细节调整的能力确实很有帮助。这是给出抽象紧急出口使其既强大又简单的一个很好的例子。


via: https://opensource.com/article/20/6/pandas-python

作者:Shaun Taylor-Morgan 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出



最新评论

LCTT 译者
geekpi 💎💎💎
共计翻译: 1237.5 篇 | 共计贡献: 2450
贡献时间:2013-10-25 -> 2020-07-10
访问我的 LCTT 主页 | 在 GitHub 上关注我


返回顶部

分享到微信

打开微信,点击顶部的“╋”,
使用“扫一扫”将网页分享至微信。