利用Python进行数据分析9.2

january

使用pandas和seaborn绘图

9.2.1 折线图

使用说明：

1. obj.plot() #使用plot方法绘制的图象就是折线图。
2. ax是一个子图对象。
3. DataFrame中使用plot方法会将每一列数据都单独的生成一个折线图，并且自动的生成图例。

9.2.2 柱状图

使用说明：

1. obj.plot.bar() #绘制的是垂直柱状图。
2. obj.plot.barh() #绘制的是水平柱状图。
3. 默认情况下，在bar图中，DF的行标签将作为X轴的刻度，列标签将作为图例。
4. 堆积柱状图obj.plot.barh(stacked=True)。

1. df.crosstab() #是计数方法，返回一个DF对象。
2. obj.div(obj.sum(1),axis=0) #div方法是将obj中每一个元素都除以obj.sum(1)。
3. 对于绘图前需要聚合或者是汇总的数据，使用seaborn包会方便工作。
4. sns.barplot(x='tip_pct'，y='day'，data=tips，orient='h') #orient='h'代表水平柱状图，orient='v'代表垂直柱状图。

9.2.3 直方图和密度图

tips.['tip_pct'].plot.hist() #直方图 tips.['tip_pct'].plot.density() #密度图 sns.distplot(value,bins=100,color='k') #可以同时画直方图和密度图

9.2.4 散点图或点图 sns.regplot('m1','unemp',data=trans_data) #seaborn中的regplot方法可以绘制散点图，并且拟合一条线性回归线。 sns.pairplot() #成对图