画图的部分函数

pandas

读取数据
相关包：import pandas as pd
函数：df=pd.read_excel(“文件名”) #读取excel文件
df.head(n)#查看前n行
df.tail(n)#查看后n行
df.shape #查看行数和列数
df.columns # 查看列索引
df.index #查看行索引
df.info() #查看索引、数据类型和内存信息
df.describe()#查看数值型列的汇总统计
df.apply(pd.Series.value_counts)#查看每一列的唯一值和计数
df.sort_values(“语文”,ascending=False)#按语文降序排序
df.groupby([‘省份’,‘城市’])#多列分组

matplotlib.pyplot

导包：import matplotlib.pyplot as plt

🕐 plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘Microsoft YaHei’]# 防止字体乱码
🕐plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False # 解决负号显示为方块的问题
🕐fig = plt.figure(参数)#生成一个画板
（ num : 图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称
figsize : 指定figure的宽和高，单位为英寸
dpi : 指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80
facecolor : 背景的颜色
edgecolor : 边框颜色
frameon : 是否显示边框）
🕐fig ,ax = plt.subplots(3,3)#生成a*b张子图
🕐fig.add_subplot(2, 2, 1)或者fig.add_subplot(221) #函数中2，2，1表示的意思是创建一个子图
🕐plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)#折线图，x自变量，y因变量，format_string：颜色-每个点的标记样式-线样式，**kwargs:表示更细致的表达（优先级高于format_string）
🕐plt.xticks(np.linspace(a,b,n,endpoint=bool))#a,b：x坐标的范围，n：x坐标分成几等分，endpoint：包不包括最后一个，False表示不包括，True表示包括
🕐plt.show()#显示图像
🕐plt.legend(frameon=False,loc=“upper right”,fontsize=‘small’)#frameon有无框，false为无，loc图像位置，fontsize图像大小
🕐 plt.text(x, y,‘文字内容’,fontsize=18)#x，y表示添加文字的位置坐标，fontsize文字大小
🕐plt.xlabel()#横轴坐标
🕐plt.ylabel()#纵轴坐标
🕐plt.bar(x, y, width，color, edgecolor, bottom, linewidth, align, tick_label, align)#柱状图
（width：表示柱状图的宽度，取值在0~1之间，默认为0.8
color：柱状图的填充色
edgecolor：柱状图的边框颜色
bottom：柱状图底部离横轴的距离
linewidth：柱状图边框宽度
tick_label：柱状图的刻度标签，也可直接将标签赋值给x
align：指定x轴上对齐方式，“center”,"lege"边缘
plt.barh() # 水平柱状图）

折线图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 防止字体乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示为方块的问题
df = pd.read_excel("贵州鲜鸡蛋价格表.xlsx", header=0)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.date
df1 = df.loc[:, ["地区", "价格", "日期"]]
allData = df1.groupby("地区")
print(len(allData))
plt.figure(figsize=(6, 10), dpi=150, facecolor='pink')
index = 1for name, value in allData:print(name)print(value["日期"])ax1 = plt.subplot(len(allData), 1, index)ax1.plot(np.array(value["日期"]), value["价格"])ax1.set_xlabel("日期",fontsize =8)ax1.set_ylabel("价格(kg/斤)",fontsize =8)ax1.set_title(name,fontsize =8)plt.tick_params(axis='both', labelsize=8)index += 1
plt.show()

条形图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示为方块的问题
df = pd.read_excel("贵州鲜鸡蛋价格表1.xlsx")
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.strftime('%Y-%m')
df.drop_duplicates(inplace=True)
df1 = df.groupby("地区")
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 条形图宽度
n = -1
width = 0.9
for name, value in df1:print(value)array = np.arange(len(value))plt.bar(array + n * width / 3, value["价格"], label=name, width=width / 3)plt.xticks(array,value["日期"])n += 1
plt.legend() # 显示label
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("价格")
plt.show()

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