使用 Pandas 在 Python 中繪製數據
在有關基於 Python 的繪圖庫的系列文章中,我們將對使用 Pandas 這個非常流行的 Python 數據操作庫進行繪圖進行概念性的研究。Pandas 是 Python 中的標準工具,用於對進行數據可擴展的轉換,它也已成為從 CSV 和 Excel 格式導入和導出數據的流行方法。
除此之外,它還包含一個非常好的繪圖 API。這非常方便,你已將數據存儲在 Pandas DataFrame 中,那麼為什麼不使用相同的庫進行繪製呢?
在本系列中,我們將在每個庫中製作相同的多條形柱狀圖,以便我們可以比較它們的工作方式。我們使用的數據是 1966 年至 2020 年的英國大選結果:
![Matplotlib UK election results](/data/attachment/album/202006/19/231917tz6lbppeolgshe6z.png "Matplotlib UK election results")
自行繪製的數據
在繼續之前,請注意你可能需要調整 Python 環境來運行此代碼,包括:
數據可在線獲得,並可使用 Pandas 導入:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv')
現在我們已經準備好了。在本系列文章中,我們已經看到了一些令人印象深刻的簡單 API,但是 Pandas 一定能奪冠。
要在 x 軸上繪製按年份和每個黨派分組的柱狀圖,我只需要這樣做:
import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot.bar(x='year')
plt.show()
只有四行,這絕對是我們在本系列中創建的最棒的多條形柱狀圖。
我以寬格式使用數據,這意味著每個黨派都有一列:
year conservative labour liberal others
0 1966 253 364 12 1
1 1970 330 287 6 7
2 Feb 1974 297 301 14 18
.. ... ... ... ... ...
12 2015 330 232 8 80
13 2017 317 262 12 59
14 2019 365 202 11 72
這意味著 Pandas 會自動知道我希望如何分組,如果我希望進行不同的分組,Pandas 可以很容易地重組 DataFrame。
與 Seaborn 一樣,Pandas 的繪圖功能是 Matplotlib 之上的抽象,這就是為什麼要調用 Matplotlib 的 plt.show()
函數來實際生成繪圖的原因。
看起來是這樣的:
![pandas unstyled data plot](/data/attachment/album/202006/19/231923nyyhil6e9gmlzytw.png "pandas unstyled data plot")
看起來很棒,特別是它又這麼簡單!讓我們對它進行樣式設置,使其看起來像 Matplotlib 的例子。
調整樣式
我們可以通過訪問底層的 Matplotlib 方法輕鬆地調整樣式。
首先,我們可以通過將 Matplotlib 顏色表傳遞到繪圖函數來為柱狀圖著色:
from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591'])
ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap)
我們可以使用繪圖函數的返回值設置坐標軸標籤和標題,它只是一個 Matplotlib 的 Axis 對象。
ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('Seats')
ax.set_title('UK election results')
這是現在的樣子:
![pandas styled plot](/data/attachment/album/202006/19/231937jrk33kee4vzu51ud.png "pandas styled plot")
這與上面的 Matplotlib 版本幾乎相同,但是只用了 8 行代碼而不是 16 行!我內心的代碼高手非常高興。
抽象必須是可轉義的
與 Seaborn 一樣,向下訪問 Matplotlib API 進行細節調整的能力確實很有幫助。這是給出抽象緊急出口使其既強大又簡單的一個很好的例子。
via: https://opensource.com/article/20/6/pandas-python
作者:Shaun Taylor-Morgan 選題:lujun9972 譯者:geekpi 校對:wxy
本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive