首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从Pandas数据框中选择行以构建条形图

Pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了丰富的功能来处理和分析数据。在Pandas中,可以使用一些方法来选择数据框中的特定行,然后使用这些数据构建条形图。

要从Pandas数据框中选择行以构建条形图,可以使用以下步骤:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个Pandas数据框:
代码语言:txt
复制
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都'],
        '人口': [2154, 2423, 1404, 1303, 1607]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 选择要构建条形图的行:
代码语言:txt
复制
selected_rows = df[df['人口'] > 1500]

上述代码选择了人口大于1500的行。

  1. 使用选择的行构建条形图:
代码语言:txt
复制
plt.bar(selected_rows['城市'], selected_rows['人口'])
plt.xlabel('城市')
plt.ylabel('人口')
plt.title('中国城市人口')
plt.show()

上述代码使用选择的行的城市和人口数据构建了一个简单的条形图,并添加了适当的标签和标题。

这样,你就可以从Pandas数据框中选择行以构建条形图了。

关于Pandas和条形图的更多信息,你可以参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【说站】Python Pandas数据如何选择

Python Pandas数据如何选择 说明 1、布尔索引( df[df['col'] == value] ) 2、位置索引( df.iloc[...]) 3、标签索引( df.xs(...))...假设我们的标准是 column 'A'=='foo' (关于性能的注意事项:对于每个基本类型,我们可以通过使用 Pandas API 来保持简单,或者我们可以在 API 之外冒险,通常进入 NumPy,...设置 我们需要做的第一件事是确定一个条件,该条件将作为我们选择的标准。我们将从 OP 的案例开始column_name == some_value,并包括一些其他常见用例。...借用@unutbu: import pandas as pd, numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'...数据选择的方法,希望对大家有所帮助。

1.5K40

数据分析】数据缺失影响模型效果?是时候需要missingno工具包来帮你了!

这将返回一个表,其中包含有关数据帧的汇总统计信息,例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的。在下面的示例,我们可以看到数据的每个特性都有不同的计数。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图,其中每个条形图表示数据的一列。条形图的高度表示该列的完整程度,即存在多少个非空值。...它可以通过调用: msno.bar(df) 在绘图的左侧,y轴比例0.0到1.0,其中1.0表示100%的数据完整性。如果条小于此值,则表示该列缺少值。 在绘图的右侧,用索引值测量比例。...矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据,矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。有数据时,绘图灰色(或您选择的颜色)显示,没有数据时,绘图白色显示。...这是在条形图中确定的,但附加的好处是您可以「查看丢失的数据数据的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图,范围左侧的0到右侧数据的总列数。上图为特写镜头。

4.7K30
  • Pandas绘图功能

    目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能,可以让你创建各种绘图。...Pandas的绘图是在matplotlib之上构建的,如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...柱状图 柱状图是一个单变量图(注意区分柱状图和条形图),它将一个数值变量分组到各个数值单元,并显示每个单元的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择,设置stacked=False即可: carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),...Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据Pandas绘图函数并没有提供尽善尽美的所有功能,但它们通常足以完成任务。

    1.7K10

    用Python进行美丽而轻松的绘图— Pandas + Bokeh

    这是一个名为的库Pandas-Bokeh,该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单,我相信您可以立即开始使用它! 条形图示例 让我使用一个示例来演示该库。...现在,我们在Pandas数据中有数据。在开始用于pandas_bokeh绘制数据之前,我们需要将输出设置为笔记本,这将适用于Jupyter / iPython笔记本。...当前,pandas_bokeh支持以下图表类型:线,点,步,散点图,条形图,直方图,面积,饼图等。...因此,该图表将被保存并输出到可以保留和分发的HTML文件。 ? 在本文中,我演示了如何使用该pandas_bokeh库极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据。...事实证明,当您有许多特殊的渲染要求时,该库可能无法满足您的所有需求,但是当您只想为数据构建典型图表时,它是一个很好的库。

    2.2K20

    Bar Chart Race Matplotlib制作

    数据可视化 绘制此类可视化作品的静态图表较为简单,matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图(ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑,但目前还没找到matplotlib的设置方法,...其中eq(current_test)为pandas数据筛选操作常用技巧,等价于gapminder.loc[gapminder['time'] == current_test,:] 布尔条件选择,具体内容可参考...pandas官网教程。...解释:红方框的为python列表生成式,此方法高效简单,在数据处理过程中非常有用,希望大家可以掌握。...而 colors_region[region_color_dic[x]]操作则根据上述定义的两个字典实现颜色赋值,即先根据‘name’的国家名在字典region_color_dic选择对应的’region

    1.7K10

    羡慕 Excel 的高级选择与文本颜色呈现?Pandas 也可以拥有!! ⛵

    在本文中 ShowMeAI 将带大家在 Pandas Dataframe 完成多条件数据选择及各种呈现样式的设置。...数据可以在ShowMeAI的百度网盘获取,数据读取与处理代码如下: 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [6] Pandas 使用 Styler API 设置多条件数据选择&丰富的呈现样式...我们可不可以把这种呈现引入到 Pandas 呢?当然可以!! 条形图为例。...如下图所示,在图像,随着值的增加,颜色会红色变为绿色。你可以设置 subset=None 将这个显示效果应用于整个Dataframe。...(百度网盘):点击 这里 获取本文 [6] Pandas 使用 Styler API 设置多条件数据选择&丰富的呈现样式 『conditional formatting in pandas 数据集』

    2.8K31

    50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

    在这个例子,你数据获取记录,并用下面代码描述的 encircle() 来使边界显示出来。...np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas的concat()。...np.c_是按连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas的merge()。...11、发散型文本 (Diverging Texts) 发散型文本 (Diverging Texts)与发散型条形图 (Diverging Bars)相似,如果你想一种漂亮和可呈现的方式显示图表每个项目的价值...但是,您需要注意解释可能会扭曲该组包含的点数的的大小。因此,手动提供每个的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如,左边的前两个具有相同大小的,即使它们的值分别是5和47。

    4.1K20

    Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

    它为数据集提供报告生成,并为生成的报告提供许多功能和自定义。在本文中,我们将探索这个库,查看提供的所有功能,以及一些高级用例和集成,这些用例和集成可以对数据创建令人惊叹的报告!...数据集和设置 看下如何启动 pandas_profiling 库并从数据中生成报告了。...这包括变量数(数据的特征或列)、观察数(数据)、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复、重复百分比和内存的总大小。...计数图是一个基本的条形图 x 轴作为列名,条形的长度代表存在的值的数量(没有空值)。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本 此部分显示数据集的前 10 和最后 10 。 如何保存报告?...报告的所有元素都是自动选择的,默认值是首选。 报告可能有一些您不想包含的元素,或者您需要为最终报告添加自己的元数据。这个库的高级用法来了。您可以通过更改默认配置来控制报告的各个方面。

    3.2K10

    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择数据可视化是使数据科学项目成功的重要一步——一个有效的可视化图表可以胜过上千文字描述。...数据可视化是捕捉趋势和分享数据获得的见解的非常有效的方式,流行的可视化工具有很多,它们各具特色,但是在今天的文章,我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...事实上,Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程,使绘图变得像编写一代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章,我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...通过提供列名列表并将其分配给 y 轴,我们可以数据绘制多条线。

    4.5K50

    娱乐圈排行榜动态条形图绘制

    我是爬虫爬下来的数据,如果不想爬虫可直接到公众号回复"娱乐圈排行榜条形图",即可获取数据。...去除第一无用数据 代码解析: import: 加载绘图库、数据处理库、文件路径管理库; os.chdir: 设置python的工作路径,可以替换成你的路径; star_man: 读取男明星排行榜数据;...#取改期数据的前10名信息 all_data.append(data1) #把取出的信息存放到列表 all_data_1 = concat(all_data) #把列表存放的数据连接成一个数据...构造循环取出每期前10名的信息; all_data_1: 用concat函数把列表存放的数据连接成一个数据(列表不仅能存单个元素还可以存数据); value_counts(): 统计男演员在前...若想获取文中所有可直接执行的代码和数据,可在公众号回复"娱乐圈排行榜条形图",即可免费获取。如对代码有疑问,可以到公众号私信我。

    1.1K30

    缺失值处理,你真的会了吗?

    n : int, default 0过滤后的数据格式包含的最大列数。 P : int, default 0过滤后的数据列的最大填充百分比。...实际使用,直接使用默认值即能满足大部分情况下的需求。如常用的参数labels能够根据数据标签的数量自动选择参数值。...how : {'any', 'all'},default 'any' 确定是否DataFrame删除了或列至少有一个NA或全部NA。* 'any':如果有任何NA值,删除或列。...真值转化法 认为缺失值本身一种数据分布规律存在。将变量的实际值和缺失值都作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。 不处理 对于一些模型对缺失值有容忍度或灵活处理方法,可不处理缺失值。...数据缺失值会因数据本身的情况会有不同的处理方法,需要具体问题具体分析。以上介绍了比较常用的缺失值分析和缺失值处理思路和方法,您可以根据数据的具体情况以及自身偏好选择合适等处理方式。

    1.5K30

    这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

    人们已经在 Python 实现了 ggplot2,复制了这个包美化到语法的一切内容。...9~14 的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。...在探索性设置,用 Pandas 写一代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。 ?

    2.1K30

    8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

    人们已经在 Python 实现了 ggplot2,复制了这个包美化到语法的一切内容。...9~14 的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...▲用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。...在探索性设置,用 Pandas 写一代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。 ?

    2.6K40

    8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

    人们已经在 Python 实现了 ggplot2,复制了这个包美化到语法的一切内容。...9~14 的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。...在探索性设置,用 Pandas 写一代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。 ?

    2.2K20

    这款Python数据可视化库真香!

    借助Altair,我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上,复杂的数据可视化过程解脱出来。...Pandas 的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。Altair对Pandas的DataFrame有很好地加载效果,加载方法简单高效。...这里名义型变量+数量型变量的一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴,将名义型变量映射到y 轴,依然将柱体作为数据的编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...各章概要 第1 章,介绍Altair 的安装方法和Jupyter 的安装方法,重点讲解Altair 数据集的JSON 数据结构和Pandas数据对象,以及数据预处理的高效工具。...第7 章,数据集为核心,详细分析不同案例的可视化模型和探索分析的维度,深入介绍不同应用领域的数据集和变量类型,以及构建不同应用领域的可视化模型。

    1.6K30

    这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

    人们已经在 Python 实现了 ggplot2,复制了这个包美化到语法的一切内容。...9~14 的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。...在探索性设置,用 Pandas 写一代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。 ?

    2.2K30

    8个好看又实用 Python可视化工具包,再也不怕做不出图表了!

    人们已经在 Python 实现了 ggplot2,复制了这个包美化到语法的一切内容。...9~14 的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。...在探索性设置,用 Pandas 写一代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。 ?

    4.8K00

    这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包,你喜欢哪个?

    人们已经在 Python 实现了 ggplot2,复制了这个包美化到语法的一切内容。...9~14 的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。...在探索性设置,用 Pandas 写一代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。 ?

    1.7K40

    在Python中使用Pygal进行交互可视化

    1 前言 我们需要处理、分析和探索的大量数据;随着技术的进步,这个数字只会越来越大。现在,想象一下必须盯着电子表格的数千数据,试图找到隐藏的模式并追踪数字的变化。这就是数据可视化的切入点。...您可能已经注意到,用于将数据链接到图表的主要方法是add方法。 现在,让我们开始基于实际数据构建一些东西。 应用 接下来,我将使用美国COVID-19病例数据集来解释Pygal的不同方面。...列,了解数据的形状。...mean_per_state = data.groupby('state')['cases'].mean() 开始构建数据并将其添加到条形图中。...我们可以通过从图例列表取消选择来删除数据,也可以通过重新选择来重新添加数据。 ?

    1.4K10
    领券