DataFrame.plot函数详解（五）

news2025/1/13 10:08:10

DataFrame.plot函数详解（五）

散点图和箱体图实例

1. scatter

DataFrame.plot.scatter(x, y, s=None, c=None, **kwargs)
c：是每个点的颜色，可以是一个值，也可以是数组值
s：是每个点的大小，可以是一个值，也可以是数组值

df = pd.DataFrame([[5.1, 3.5, 0], [4.9, 3.0, 0], [7.0, 3.2, 1],
                   [6.4, 3.2, 1], [5.9, 3.0, 2]],
                  columns=['length', 'width', 'species'])
ax1 = df.plot.scatter(x='length',
                      y='width',
                      c='Blue',marker='H',figsize=(3,3),fontsize=12,title='Scatter')

在这里插入图片描述

ax2 = df.plot.scatter(x='length',
                      y='width',
                      c='species',marker='H',figsize=(3,3),fontsize=12,title='Scatter',
                      colormap='viridis')

c是list ，通过colormap ，显示值的大小，Scatter可以表示三维数据。

在这里插入图片描述

ax2 = df.plot.scatter(x='length',
                      y='width',
                      s=df['species']*100,marker='H',figsize=(3,3),fontsize=12,title='Scatter')

s=df[‘species’]*100 ，由于值比较小，放大倍数，六边形的大小。

在这里插入图片描述

2. box

DataFrame.plot.box(by=None, **kwargs)

data = np.random.randn(25, 4)
df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'))
ax = df.plot.box(figsize=(3,3),title='Box')

在这里插入图片描述

age_list = [8, 10, 12, 14, 72, 74, 76, 78, 20, 25, 30, 35, 60, 85]
df = pd.DataFrame({"gender": list("MMMMMMMMFFFFFF"), "age": age_list})
ax = df.plot.box(column="age", by="gender", figsize=(3, 2))