数据可视化 | Pandas vs Plotnine
大邓和他的Python
共 2432字,需浏览 5分钟
· 2020-09-02
使用Pandas和plotnine可视化数据
目标:
学会使用pandas内置的作图功能 使用pands作散点图和直方图? 使用plotnine定制一个画布 从dataframe数据中构建复杂的定制化图表 导出作图结果
导入数据
%matplotlib inline
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
ecoli = pd.read_csv('ecoli.csv')
ecoli.head()
直方图
pandas直方图
ecoli['genome_size'].plot.hist()
#带标题
ecoli['genome_size'].plot.hist(title='Histogram with pandas')
plotnine直方图
from plotnine import ggplot, aes, geom_histogram
(ggplot(data=ecoli, #dataframe数据
mapping=aes(x='genome_size')) #需要统计的x轴
+ geom_histogram(bins=15) #直方图分为15个区间
)
from plotnine import ggplot, aes, geom_histogram, labs
(ggplot(data=ecoli,
mapping=aes(x='genome_size'))
+ geom_histogram(bins=15)
+ labs(title='Histogram with Plotnine')
)
散点图
pandas散点图
ecoli.plot.scatter(x='generation',y='genome_size')
#带标题、点的颜色、点的形状marker
ecoli.plot.scatter(x='generation',y='genome_size',
title='Scater plot with pandas', c='green', marker='+')
plotnine散点图
from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs
(ggplot(data=ecoli,
mapping=aes(x = 'sample', y= 'genome_size'))
+ geom_point(alpha=0.5, color='blue') #散点图
+ labs(title='scatter plot with plotnine')
)
from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs, theme, element_text
(ggplot(data=ecoli,
mapping=aes(x = 'sample', y= 'genome_size'))
+ geom_point(alpha=0.5, color='blue') #透明度alpha
+ labs(title='scatter plot with plotnine')
+ theme(axis_text_x=element_text(angle=45, hjust=1)) #设置x轴的文本角度和水平居中程度
)
from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs, theme, element_text
#除x、y轴,增加一个颜色维度
(ggplot(data=ecoli,
mapping=aes(x = 'sample', y= 'genome_size', color='generation'))
+ geom_point(alpha=0.5)
+ labs(title='scatter plot with plotnine')
+ theme(axis_text_x = element_text(angle=45, hjust=1))
)
近期文章
[更新] Python网络爬虫与文本数据分析 tidytext | 耳目一新的R-style文本分析库 rpy2库 | 在jupyter中调用R语言代码 reticulate包 | 在Rmarkdown中调用Python代码 plydata库 | 数据操作管道操作符>> plotnine: Python版的ggplot2作图库 七夕礼物 | 全网最火的钉子绕线图制作教程 读完本文你就了解什么是文本分析 文本分析在经管领域中的应用概述 综述:文本分析在市场营销研究中的应用 plotnine: Python版的ggplot2作图库 小案例: Pandas的apply方法 stylecloud:简洁易用的词云库 用Python绘制近20年地方财政收入变迁史视频 Wow~70G上市公司定期报告数据集 漂亮~pandas可以无缝衔接Bokeh YelpDaset: 酒店管理类数据集10+G 后台回复关键词【20200901】获取本文R代码
评论
CVPR 2024|大视觉模型的开山之作!无需任何语言数据即可打造大视觉模型
↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读 本文提出一种序列建模 (sequential modeling) 的方法,不使用任何语言数据,训练大视觉模型。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿本文目录1 序列建模打造大视觉模型(来自 U
极市平台
1
堪称最优秀的Docker可视化管理工具——Portainer你真的会用吗?
来源:blog.csdn.net/shark_chili3007/article/details/123366179👉 欢迎加入小哈的星球 ,你将获得: 专属的项目实战 / Java 学习路线 / 一对一提问 / 学习打卡 / 赠书福利全栈前后端分离博客项目
小哈学Java
0
文心一言 vs GPT-4 —— 全面横向比较
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇文章目录PK方法PK过程Round 1: 语义理解简单语义文言文理解孤立语理解上下文理解Round 2: 内容创作撰写邮件撰写影评撰写软文Round 3: 逻辑推理简单推理逻辑陷阱逻辑干扰多链条推理Round 4: 编码能力常见算法高级算法找bug代码理解Rou
机器学习AI算法工程
0
JavaScript 可视化:Promise执行彻底搞懂
深入探讨了 JavaScript 中 Promise 的内部机制,解释了它们如何使异步任务以非阻塞方式执行,并展示了 Promise 的创建、状态变化以及与事件循环的关系。正文从这开始~~JavaScript 中的 Promise 一开始可能会让人感到有些难以理解,但是如果我们能够理解其内部的工作原
高级前端进阶
0
强烈推荐一款好用到爆的可视化拖拽库
大厂技术 高级前端 Node进阶点击上方 程序员成长指北,关注公众号回复1,加入高级Node交流群今天给大家推荐这款拖拽组件VueDraggablePlus,试了一下非常不错,据说还被尤雨溪推荐过,咱们国人自己开发的,中国人不骗🇨🇳人,我就再来推
程序员成长指北
2
JavaScript 可视化:Promise执行彻底搞懂
大厂技术 高级前端 Node进阶点击上方 程序员成长指北,关注公众号回复1,加入高级Node交流群深入探讨了 JavaScript 中 Promise 的内部机制,解释了它们如何使异步任务以非阻塞方式执行,并展示了 Promise 的创建、状态变
程序员成长指北
2
21.3K star!推荐一款可视化自动化测试/爬虫/数据采集神器!功能免费且强大!
【温馨提示】由于公众号更改了推送规则,不再按照时间顺序排列,如果不想错过测试开发技术精心准备的的干货文章,请将测试开发技术设为“星标☆”,看完文章在文尾处点亮“在看”!大家好,我是狂师!在大数据时代,信息的获取与分析变得尤为重要。对于开发者、数据分析师乃至非技术人员来说,能够高效地采集网络数据并进行
测试开发技术
4
周四002 瑞超:同样落寞的境遇——北雪平vs埃尔夫斯堡
上赛季最终排名联赛第9的北雪平本赛季伊始表现不佳,4轮战罢他们仅以1胜1平2负的战绩排在倒数第三,这支历史上曾夺得13次联赛冠军、6次杯赛冠军老牌劲旅,正如英格兰赛场上的一众百年俱乐部,在低谷中不断探索着出路。球队主教练安德烈亚斯·阿尔姆曾是AIK索尔纳及赫根队的主教练,他于今年年初刚刚拿起球队教鞭
产品与体验
0