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df_iris[['sepal length (cm)']].plot.line() 
plt.show()
ax = df[['sepal length (cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--') 
ax.set(xlabel="index", ylabel="length")
plt.show()

df = df_iris
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)')

from matplotlib import cm 
cmap = cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)',
          y='sepal width (cm)', 
          s=df[['petal length (cm)']]*20, 
          c=df['target'],
          cmap=cmap,
          title='different circle size by petal length (cm)')

df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)','petal width (cm)']].plot.hist()
2 df.target.value_counts().plot.bar()

df.target.value_counts().plot.pie(legend=True)
df.boxplot(column=['target'],figsize=(10,5))

# 读取数据
df = pd.read_csv("./ss13husa.csv")
# 栏位种类数量
df.shape
# (756065,231)

# 栏位数值范围
df.describe()

pusa = pd.read_csv("ss13pusa.csv") pusb = pd.read_csv("ss13pusb.csv")
# 串接两份数据
col = ['SCHL','PINCP','ESR']
df['ac_survey'] = pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)

group = df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL']) print('学历分布:' + group.size())
group = ac_survey.groupby(by=['SCHL']) print('平均收入:' +group.mean())

df = pd.read_csv("./housing.data")
# 栏位种类数量
df.shape
# (506, 14)

#栏位数值范围df.describe()
import matplotlib.pyplot as plt 
df[['MEDV']].plot.hist() 
plt.show()

# draw scatter chart 
df.plot.scatter(x='MEDV', y='RM') .
plt.show()

# compute pearson correlation 
corr = df.corr()
# draw  heatmap 
import seaborn as sns 
corr = df.corr() 
sns.heatmap(corr) 
plt.show()