如何使用Pandas绘制DataFrame（） _Pandas绘制DataFrame的方法

在本指南中，你将看到如何使用Pandas绘制 DataFrame以及Pandas绘制DataFrame的方法。更具体地说，你将看到绘制的完整步骤：

散点图
折线图
条形图
饼形图

使用 Pandas 绘制散点图如何使用Pandas绘制DataFrame？散点图用于描绘两个变量之间的关系。以下是使用 Pandas 绘制散点图的步骤。第 1 步：准备数据
首先，为你的散点图准备数据。例如，以下数据将用于创建散点图。该数据捕捉了与经济相关的两个变量之间的关系：

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第 2 步：创建数据帧
准备好数据后，你可以继续在 Python 中创建 DataFrame。对于我们的示例，DataFrame 将如下所示：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Unemployment_Rate': [ 6.1,5.8,5.7,5.7,5.8,5.6,5.5,5.3,5.2,5.2], 'Stock_Index_Price': [ 1500,1520,1525,1523,1515,1540,1545,1560,1555,1565] }df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Unemployment_Rate','Stock_Index_Price']) print (df)

在 Python 中运行代码，你将获得以下 DataFrame：

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第 3 步：使用 Pandas 绘制 DataFrame
最后，你可以通过添加以下语法来绘制 DataFrame：

df.plot(x ='Unemployment_Rate', y='Stock_Index_Price', kind = 'scatter')

请注意，你可以通过设置kind = 'scatter'来指定图表的类型你还需要添加Matplotlib语法来显示绘图（确保 Matplotlib 包安装在 Python 中）：

导入 matplotlib.pyplot 作为 plt
plt.show()

把所有东西放在一起：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata = https://www.lsbin.com/{'Unemployment_Rate': [ 6.1,5.8,5.7,5.7,5.8,5.6,5.5,5.3,5.2,5.2], 'Stock_Index_Price': [ 1500,1520,1525,1523,1515,1540,1545,1560,1555,1565] }df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Unemployment_Rate','Stock_Index_Price']) df.plot(x ='Unemployment_Rate', y='Stock_Index_Price', kind = 'scatter') plt.show()

运行上述代码后，你将获得以下散点图：

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使用 Pandas 绘制折线图Pandas绘制DataFrame示例：折线图通常用于显示超时趋势。现在让我们看看使用 Pandas 绘制折线图的步骤。第 1 步：准备数据
首先，为折线图准备数据。下面是一个数据集的例子，它记录了一段时间内的失业率：

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第 2 步：创建数据帧
现在根据上述数据创建DataFrame：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Year': [ 1920,1930,1940,1950,1960,1970,1980,1990,2000,2010], 'Unemployment_Rate': [ 9.8,12,8,7.2,6.9,7,6.5,6.2,5.5,6.3] }df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Year','Unemployment_Rate']) print (df)

这是 DataFrame 的样子：

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第 3 步：使用 Pandas 绘制 DataFrame
如何使用Pandas绘制DataFrame？通过添加以下语法绘制 DataFrame：

df.plot(x ='Year', y='Unemployment_Rate', kind = 'line')

你会注意到，为了绘制折线图，种类现在设置为“线”。下面是完整的 Python 代码，Pandas绘制DataFrame的方法如下：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata = https://www.lsbin.com/{'Year': [ 1920,1930,1940,1950,1960,1970,1980,1990,2000,2010], 'Unemployment_Rate': [ 9.8,12,8,7.2,6.9,7,6.5,6.2,5.5,6.3] }df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Year','Unemployment_Rate']) df.plot(x ='Year', y='Unemployment_Rate', kind = 'line') plt.show()

运行代码后，你将获得以下折线图：

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使用 Pandas 绘制条形图条形图用于显示分类数据。现在让我们看看如何使用 Pandas 绘制条形图。第 1 步：准备数据
和以前一样，你需要准备数据。在这里，以下数据集将用于创建条形图：

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第 2 步：创建数据帧
Pandas绘制DataFrame示例 - 创建 DataFrame 如下：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Country': [ 'USA','Canada','Germany','UK','France'], 'GDP_Per_Capita': [ 45000,42000,52000,49000,47000] }df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Country','GDP_Per_Capita']) print (df)

然后你会得到这个 DataFrame：

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第 3 步：使用 Pandas 绘制 DataFrame
如何使用Pandas绘制DataFrame？将以下语法添加到 Python 代码中：

df.plot(x ='Country', y='GDP_Per_Capita', kind = 'bar')

在这种情况下，设置 kind = 'bar'以绘制条形图。完整的 Python 代码是：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata = https://www.lsbin.com/{'Country': [ 'USA','Canada','Germany','UK','France'], 'GDP_Per_Capita': [ 45000,42000,52000,49000,47000] }df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Country','GDP_Per_Capita']) df.plot(x ='Country', y='GDP_Per_Capita', kind = 'bar') plt.show()

运行代码，你会得到这个条形图：

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使用 Pandas 绘制饼图第 1 步：准备数据
Pandas绘制DataFrame示例：出于演示目的，准备了以下有关任务状态的数据：

Tasks Pending	300
Tasks Ongoing	500
Tasks Completed	700

目标是根据上述数据创建饼图。第 2 步：创建数据帧
然后，你可以使用以下代码创建 DataFrame：

import pandas as pddata = https://www.lsbin.com/{'Tasks': [ 300,500,700]} df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Tasks'],index = [ 'Tasks Pending','Tasks Ongoing','Tasks Completed'])print (df)

你现在将看到此 DataFrame：

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第 3 步：使用 Pandas 绘制 DataFrame
如何使用Pandas绘制DataFrame？通过添加以下语法绘制 DataFrame：

df.plot.pie(y='Tasks',figsize=(5, 5),autopct='%1.1f%%', startangle=90)

这是完整的 Python 代码，Pandas绘制DataFrame的方法如下：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata = https://www.lsbin.com/{'Tasks': [ 300,500,700]} df = pd.DataFrame(data,columns=[ 'Tasks'],index = [ 'Tasks Pending','Tasks Ongoing','Tasks Completed'])df.plot.pie(y='Tasks',figsize=(5, 5),autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.show()

运行代码后，你将获得此饼图：