极客教程用Pandas绘制时间序列图或线图
Pandas是一个开源的库，用于Python中的数据操作和分析。它是一个快速而强大的工具，提供数据结构和操作来处理数字表和时间序列。这些数据处理操作的例子包括合并、重塑、选择、数据清洗和数据处理。这个库允许从各种文件格式导入数据，如SQL、JSON、Microsoft Excel和逗号分隔的值。本文解释了如何使用pandas库为给定的数据集生成时间序列图，或线图。
线形图是一种图形显示，它用几个点直观地表示某些变量之间的相关性或数据随时间的变化，这些点通常按其X轴值排序，并由直线段连接。自变量在X轴上表示，而Y轴则表示取决于X轴变量而变化的数据，又称因变量。
为了用pandas生成线图，我们通常用要绘制的数据集创建一个DataFrame*。然后，在DataFrame上调用plot.line()方法。
语法:
DataFrame.plot.line(x, y)
下表解释了该方法的主要参数。
| 参数 | 值 | 默认值 | 使用 |
|---|---|---|---|
| x | Int或string | DataFrame indices | 设置在x轴上要表示的值。 |
| y | Int或string | DataFrame中的剩余列 | 设置要在y轴上表示的数值。 |
其他参数包括颜色（指定线条的颜色），标题（指定绘图的标题），和种类（指定使用哪种类型的绘图）。这个方法的 “种类 “参数的默认变量是’线’。因此，你不必为了创建一个直线图而去设置它。
示例 1:
这个例子说明了如何用一个Y轴变量生成DataFrame的基本线图。使用Python3中的pandas来绘制以下某人一周的卡路里摄入量的数据，这是我们的数据框架。
代码:
import pandas as pd
# Create a list of data to be represented in x-axis
days = [ 'Saturday' , 'Sunday' , 'Monday' , 'Tuesday' ,
'Wednesday' , 'Thursday' , 'Friday' ]
# Create a list of data to be
# represented in y-axis
calories = [ 1670 , 2011 , 1853 , 2557 ,
1390 , 2118 , 2063 ]
# Create a dataframe using the two lists
df_days_calories = pd.DataFrame(
{ 'day' : days , 'calories' : calories })
df_days_calories
输出:
现在，绘制变量图。
# use plot() method on the dataframe
df_days_calories.plot( 'day' , 'calories' )
# Alternatively, you can use .set_index
# to set the data of each axis as follows:
# df_days_calories.set_index('day')['calories'].plot();
输出:
示例 2:
这个例子解释了如何创建一个在Y轴上有两个变量的线图。
一名学生被要求对他在学校各科期中考试周的压力水平进行评分，评分标准为1-10（10为最高）。他还被问及他在每次期中考试中的成绩（满分20分）。
代码:
import pandas as pd
# Create a list of data to
# be represented in x-axis
subjects = [ 'Math' , 'English' , 'History' ,
'Chem' , 'Geo' , 'Physics' , 'Bio' , 'CS' ]
# Create a list of data to be
# represented in y-axis
stress = [ 9 , 3 , 5 , 1 , 8 , 5 , 10 , 2 ]
# Create second list of data
# to be represented in y-axis
grades = [ 15 , 10 , 7 , 8 , 11 , 8 , 17 , 20 ]
# Create a dataframe using the three lists
df = pd.DataFrame(list(zip( stress , grades )),
index = subjects ,
columns = [ 'Stress' , 'Grades' ])
df
输出:
创建一个显示这三个变量之间关系的线图。
代码:
# use plot() method on the dataframe.
# No parameters are passed so it uses
# variables given in the dataframe
df.plot()
输出:
另一种方法是使用matplotlib.pyplot库中的gca()方法，如下所示。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a list of data
# to be represented in x-axis
subjects = [ 'Math' , 'English' , 'History ',
'Chem' , 'Geo' , 'Physics' , 'Bio' , 'CS' ]
# Create a list of data
# to be represented in y-axis
stress = [ 9, 3 , 5 , 1 , 8 , 5 , 10 , 2 ]
# Create second list of data to be represented in y-axis
grades = [ 15, 10 , 7 , 8 , 11 , 8 , 17 , 20 ]
# Create a dataframe using the two lists
df_days_calories = pd.DataFrame(
{ 'Subject' : subjects ,
'Stress': stress ,
'Grade': grades})
ax = plt.gca()
#use plot() method on the dataframe
df_days_calories.plot( x = 'Subject' , y = 'Stress', ax = ax )
df_days_calories.plot( x = 'Subject' , y = 'Grade' , ax = ax )
输出:
示例 3:
在这个例子中，我们将创建一个没有明确定义变量列表的图。我们还将添加一个标题并改变颜色。
一个硬币收集者最初有30枚硬币。此后，在一个月的时间里，他每天找到一枚硬币。用线段图显示他在该月每天有多少枚硬币。
import pandas as pd
#initialize the temperature value at the first day of the month
c = 30
# Create a dataframe using the three lists
# the y-axis variable is a list created using
# a for loops, in each iteration,
# it adds 1 to previous value
# the x-axis variable is a list of values ranging
# from 1 to 31 (31 not included) with a step of 1
df = pd.DataFrame([ c + x for x in range( 0 , 30 )],
index = [*range( 1 , 31 , 1 )],
columns = [ 'Temperature (C)' ])
# use plot() method on the dataframe.
# No parameters are passed so it uses
# variables given in the dataframe
df.plot(color='red', title = 'Total Coins per Day')
输出:
示例 4:
在这个例子中，我们将绘制一个数据框架的特定列。该数据框架由三个列表组成，然而，我们将只选择两个列表来添加到绘图中。
代码:
import pandas as pd
# Create a dataframe using three lists
df = pd.DataFrame(
{'List1': [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ],
'List2': [ 5 , 10 , 15 , 20 , 25 , 30 ],
'List3': [ 'a' , 'b' , 'c' , 'd' , 'e' , 'f' ]})
# use plot() method on the dataframe.
# List3 is in the x-axis and List2 in the y-axis
df.plot( 'List3' , 'List2' )
输出:
