使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例

使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少，又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化。

写代码如下：

from pandas import Series,DataFrame
from numpy.random import randn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = DataFrame(randn(10,5),columns=['A','B','C','D','E'],index = np.arange(0,100,10))
df.plot()
plt.show()

程序运行结果如下：

使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，参数中的columns就是列的名称而index本来是DataFrame的行名称。图形绘制成功之后还会按照列的名称绘制图例，这个功能确实是比较赞的。如果使用matplotlib的基本绘制功能，图例的添加还需要自己额外处理。看来，数据的规整化不仅仅是为了向量化以及计算加速做准备，而且为数据的可视化提供了不少便捷的方法。

以上这篇使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持鸟哥教程(niaoge.com)。

声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：notice#niaoge.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。