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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)

labels:这是用来为饼图中的各个部分添加标签。我们通过 labels=labels 来指定标签列表。每个标签会显示在相应部分的旁边,标识出该部分代表的数据类别。...第四部分:数据处理与可视化 4.1 pandas 与 matplotlib 的结合 在实际项目中,我们经常需要处理数据框 (DataFrame),例如从 Excel、CSV 等文件读取数据。...示例:从 CSV 读取数据并绘制折线图 首先,我们需要从 pandas 读取数据,然后用 matplotlib 可视化。...marker:设置数据点的标记(如圆圈 o,方块 s 等)。 通过这种方式,我们可以为不同的数据系列使用自定义颜色和样式,以确保图表符合特定的视觉需求。...xy:指定要标注的点的坐标。 xytext:指定注释文本的位置。 arrowprops:设置箭头的样式。

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    用Python只需要三分钟即可精美地可视化COVID-19数据

    我们将根据URL将数据加载到Pandas的数据框中,以便每天自动为我们更新。...在第一步中,我们加载我们需要使用的库。本文中我们将使用Pandas和Matplotlib。 在第二步中,我们将数据读入数据框df,然后仅选择列表中的countries。...在第四步中,我们df对数据框进行数据透视,将案例数作为数据字段在国家/地区之外创建列。这个新的数据框称为covid。然后,我们将数据框的索引设置为日期,并将国家/地区名称分配给列标题。...我们还指定了FiveThirtyEight样式以添加一些常规格式,这些格式将在很大程度上建立。 在第七步中,我们使用Pandas的绘图功能创建了第一个可视化。...这说明使用Python设置图表后,更新不同数据集的可视化效果有多么简单! 这是我们得到的可视化效果: ?

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    EDA 2023 年世界国家suicide rate排名

    ,包含了数据框中每个列的一些摘要统计信息。...通过.style.background_gradient(cmap=‘Reds’)为生成的摘要数据框应用了渐变色的样式,以提供更直观的可视化。 从返回结果可以得出,该数据中没有缺失值。...连接的方式由how参数指定,这里使用的是左连接(how=‘left’),表示以df为主表,按照’Country’列将两个数据框合并。...让我为你解释一下: df: 指定要使用的数据框。 locations=‘ISO_alpha’: 指定地理位置的列,这里是ISO_alpha,用于与地图上的国家/地区相匹配。...color=‘All’: 指定用于着色的列,这里是’Suicide Rates’的总和(假设 ‘All’ 列在数据框中)。 scope=‘world’: 指定地图的范围,这里是全球。

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    Python3分析CSV数据

    需要在逗号前设定行筛选条件,在逗号后设定列筛选条件。 例如,loc函数的条件设置为:Supplier Name列中姓名包含 Z,或者Cost列中的值大于600.0,并且需要所有的列。...,提供iloc函数根据行索引选取一个单独行作为列索引,提供reindex函数为数据框重新生成索引。...pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行,并可以提供一个列标题列表。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中,将所有数据框追加到一个数据框列表,然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...如果你需要平行连接数据,那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框,pandas 中还有一个数据容器,称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列,只是要将连接的对象由数据框改为序列。

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    Python自动化:Python操作Excel的多种方式Pandas+openpyxl+xlrd

    如果文件没有列标题,可以设置为None。 names: 用于结果的列名的列表,如果文件不包含列标题行,应该明确指定此参数。...usecols: 返回列的列号或列名列表。 dtype: 数据或字典,用于强制指定某些列的数据类型。 engine: 用于读取Excel文件的引擎。None将尝试使用io的扩展名来选择引擎。...如果你需要复杂的样式处理,可能需要结合使用pandas和openpyxl(或xlsxwriter)的高级功能。...它提供了丰富的接口来操作 Excel 文件,包括读取、修改和写入数据,以及设置样式等。下面我将详细解释如何使用 openpyxl 操作 Excel,并给出案例代码和进阶案例。...openpyxl 提供了丰富的样式选项,可以满足大多数 Excel 样式设置的需求。

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    使用pandas进行数据快捷加载

    分隔符和小数点占位符的默认设置为sep=',' 和decimal='.',在上面的函数中这些设置显得有些多余。...它不是一个简单的Python列表或字典。为了对其内容有一个粗略的概念,使用如下命令可以输出它的前几行(或最后几行): iris.head() 输出数据框的前五行,如下所示: ?...以下是X数据集的后4行数据: ? 在这个例子中,得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢?...那么,在前一个例子中,我们想要抽取一列,因此,结果是一维向量(即pandas series)。 在第二个例子中,我们要抽取多列,于是得到了类似矩阵的结果(我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框)。...新手读者可以简单地通过查看输出结果的标题来发现它们的差异;如果该列有标签,则正在处理的是pandas 数据框。否则,如果结果是一个没有标题的向量,那么这是pandas series。

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    Python3分析Excel数据

    有两种方法可以在Excel文件中选取特定的列: 使用列索引值 使用列标题 使用列索引值 用pandas设置数据框,在方括号中列出要保留的列的索引值或名称(字符串)。...设置数据框和iloc函数,同时选择特定的行与特定的列。如果使用iloc函数来选择列,那么就需要在列索引值前面加上一个冒号和一个逗号,表示为这些特定的列保留所有的行。...用pandas基于列标题选取Customer ID和Purchase Date列的两种方法: 在数据框名称后面的方括号中将列名以字符串方式列出。...用loc函数,在列标题列表前面加上一个冒号和一个逗号,表示为这些特定的列保留所有行。 pandas_column_by_name.py #!...3.5.2 从多个工作簿中连接数据 pandas提供concat函数连接数据框。 如果想把数据框一个一个地垂直堆叠,设置参数axis=0。 如果想把数据框一个一个地平行连接,设置参数axis=1。

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    Python与Excel协同应用初学者指南

    电子表格数据的最佳实践 在开始用Python加载、读取和分析Excel数据之前,最好查看示例数据,并了解以下几点是否与计划使用的文件一致: 电子表格的第一行通常是为标题保留的,标题描述了每列数据所代表的内容...恭喜你,你的环境已经设置好了!准备好开始加载文件并分析它们了。 将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...Pandas库建立在数字Python(通常称为NumPy)之上,为Python编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas有内置的函数,可以用来分析和绘制数据,并使它的展现其意义。...可以使用Pandas包中的DataFrame()函数将工作表的值放入数据框架(DataFrame),然后使用所有数据框架函数分析和处理数据: 图18 如果要指定标题和索引,可以传递带有标题和索引列表为...可以将上面创建的数据框df连同索引和标题一起传递给Excel: 图20 openpyxl软件包提供了将数据写回Excel文件的高度灵活性,允许改变单元格样式等等,这使它成为在使用电子表格时需要知道的软件包之一

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    AI数据分析:用Kimi根据Excel表格数据绘制多条折线图

    第2条折线图表示“数学”成绩,使用绿色,标记为红色的小圆点,并且设置透明度为0.7。 第3条折线图表示“英语”成绩,使用蓝色,标记为星号,并且折线样式为点划线。...A列'姓名'这一列作为x轴的数据,B列'语文'、C列'数学'、D列'英语'作为y轴的数据; 显示y轴的网格; 设置y轴的标签为“分数”,并将y轴的刻度设置为从50到150,每隔10个单位一个刻度; 设置图表的标题为...“语数外成绩大比拼”,并指定字体大小为18。...# 设置matplotlib默认字体为SimHei,解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams...# 设置图表标题 ax.set_title('语数外成绩大比拼', fontsize=18) print("设置图表标题完成。")

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    Python数据分析实验二:Python数据预处理

    二、实验任务 使用Pandas和Matplotlib库分别完成以下要求: 把包含销售数据的chipotle.csv文件内容读取到一个名为chipo的数据框中,并显示该文件的前10行记录 获取chipo数据框中每列的数据类型...个订单 找出单价最高的商品 找出平均单价最高的商品打开描述泰坦尼克号成员的信息train.csv文件,把其内容读入到一个 名为titanic的数据框中,并绘制一个展示幸存者 (Survived字段值为1...接着,使用reset_index()方法将 Series 转换为数据框,并将 ‘order_id’ 列设置为索引。...bins=9指定了直方图的柱子数量为 9 个。 range=(0, 90)指定了绘制的年龄范围为 0 到 90 岁。...通过完成各种任务,我掌握了使用Pandas读取CSV文件并将数据加载到DataFrame中,如何查看DataFrame中每列的数据类型以及如何获取数据的基本统计信息。

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    Python-操作Excel表-openpyxl模块使用

    格式等 支持公式、图表、样式、筛选等功能 可以将Excel数据转换为Python中的字典或列表 支持 Pandas 的 DataFrame与Excel文件互相转换 支持数据验证、工作表保护、条件格式设置等高级功能...支持样式风格、字体设置、对齐方式、颜色渐变等定制格式 支持 openpyxl、numpy、pandas、Graphs 等库的集成操作 总之,openpyxl作为Python操作Excel的库,提供了非常丰富和强大的功能...:单元格的列号 cell.data_type:单元格数据类型 cell.font:获取字体对象,用于样式设置 cell.alignment:获取对齐方式对象 cell.border:获取边框对象 cell.fill...:获取背景填充对象 cell.number_format:设置数字格式 cell.hyperlink:为单元格设置超链接 数据操作 ws.iter_rows():迭代工作表行 ws.iter_cols(...# 保存Excel文件 wb.save('demo.xlsx') 这个简单的示例做了以下操作: 创建新的工作簿 修改默认工作表的标题 创建新的工作表 在两个工作表的A1单元格写入数据 保存工作簿为Excel

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    对比Excel,一文掌握Pandas表格条件格式(可视化)

    ,有两种方法:①将这一列设置为索引(这里不做演示),②采用subset指定 指定颜色为灰色 显示全部最大值 那么,Excel如何显示最大值呢?.... thousands用作浮点数、复数和整数的千位分隔符的字符 escape用于特殊格式输出(如html、latex等,这里不做展开,可参考官网) 比如,我们给数据加上单位枚,缺失值显示为无 设置小数点位数为...自定义格式函数 通过传递样式函数来自定义格式: applymap() (elementwise):接受一个函数,它接受一个值并返回一个带有 CSS 属性值对的字符串。...此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用axis=1,以及一次性使用整个表axis=None。...其他 还有一些小操作,比如添加标题、隐藏索引、隐藏指定列等等 添加标题 隐藏索引 隐藏指定列 设置属性 如果一些单元格属性和单元格值无关,我们可以通过df.style.set_properties

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    Pandas表格样式设置,超好看!

    接下来,我们将使用一组数据创建一个数据透视表,为其提供不同的样式和条件格式,最终如上图所示。...条形图:在单元格内用水平或垂直条形图表示数据。 样式:设置标题的背景颜色 在本节中,我们将应用样式到标题和表格。因此,我们使用背景颜色来突出显示标题和表格的其余部分。...:设置特定单元格的背景颜色 下面的代码片段说明了如何使用pandas样式为DataFrame中的特定单元格设置自定义背景颜色。...:设置数据框中最大/最小值的背景颜色 现在,我们将重点突出显示DataFrame中的最大值和最小值。...通过整合不同的表情符号,我们增强了数据的视觉冲击力。具体来说,我们使用圆圈和小队作为表情符号,为我们的数据点带来微妙的表达。

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    利用python自动写docx报告

    最后听人说Python的docx包不错,专门对于window下的word进行操作,所以尝试下 对于Python的docx包,只能说功能非常强大,简单的说,可以用来创建/修改docx文档,对其标题、段落、...(当然如果是一个简洁的word文档的话,那还是很简单的);因此我选择一个取巧的版本,先制作一个word模板,里面包含一些不需要更改的文章段落、标题以及目录等,并设置好字体、大小以及表头(包括表格的样式)...,也类似于上面文字插入方式,用run来操作;可以通过指定width和height参数来设定图片的大小,可以使用docx.shared.Inches()函数和docx.shared.Cm()函数设置尺寸...eastAsia'), family) pa = paragraphs[10].add_run("XXX") paragraph_attribute(pa) 对于表格的操作,可以选择用docx包创建一个表格,并设置样式...from docx import Document from docx.shared import Inches document = Document() #添加标题,并设置级别,范围:0 至 9

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    在 Pandas 中,如果未指定索引,则默认使用 RangeIndex(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推),类似于电子表格中的行标题/数字。...在 Pandas 中,索引可以设置为一个(或多个)唯一值,这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame,但对于少量的值,通常将其指定为 Python 字典会很方便,其中键是列名,值是数据。...读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集,这是一个 CSV 文件。...可以通过多种方式过滤数据框,其中最直观的是使用布尔索引。

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    pandas操作excel全总结

    pandas是基于Numpy创建的Python包,内置了大量标准函数,能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务,pandas支持多种文件的操作,比如Excel,csv,json,txt 文件等,读取文件之后...默认是'\t'(也就是tab)切割数据集的 header:指定表头,即列名,默认第一行,header = None, 没有表头,全部为数据内容 encoding:文件编码方式,不设置此选项, Pandas...index_col ,指定索引对应的列为数据框的行标签,默认 Pandas 会从 0、1、2、3 做自然排序分配给各条记录。...通过names=['a','b','c']可以自己设置列标题 import pandas as pd result = pd.read_excel('test1.xlsx') print(result)...使用pandas表格数据常用的清洗方法: df.drop(['Name'], axis=1) # 删除列 df1.drop(labels=[1,3],axis=0) #删除行 df.drop([0,

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    使用Python分析数据并进行搜索引擎优化

    我们可以使用pandas库的DataFrame方法,来将结果列表转换为一个数据框,方便后续的分析和搜索引擎优化。...我们可以使用pandas库的to_csv方法,来将数据框保存为一个csv文件,方便后续的查看和使用。...我们可以使用pandas库的head方法,来查看数据框的前几行,了解数据的结构和内容。我们可以使用pandas库的shape属性,来查看数据框的行数和列数,了解数据的规模。...我们可以使用pandas库的describe方法,来查看数据框的基本统计信息,了解数据的分布和特征。...pandas库的shape属性,查看数据框的行数和列数df.shape# 输出结果如下:# (100, 3)# 使用pandas库的describe方法,查看数据框的基本统计信息df.describe(

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    工具 | ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架

    简介 ImagePy 是用 python 编写的开源图像处理框架。它的 UI 接口、图像数据结构和表数据结构分别是基于 wxpython、numpy 和 pandas 的。...如果你更喜欢 IJ 样式,请尝试使用「 Windows -> Windows Style 」来切换 ImagePy: 具有用户友好的界面; 可以读取/保存各种格式的图像数据; 支持 ROI 设置...还可以使用多个条件进行筛选。每个数字可以是正的(或者负的),这表示所保存的对象的相应参数分别大于(或者小于)相对值。保存的对象将被设置为前色,拒绝的对象将被设置为背景色。...ImagePy 支持表 I/O(xls、xlsx、csv)、过滤、切片、统计分析、排序等等(右键单击列标题来设置文本颜色、小数精度、行样式等)。 ?...表数据是当前表中的一个 pandas.DataFrame 对象,存储在 tps 中。还可以从 tps 检索其他信息,例如 tps.rowmsk、tps.colmsk,以获得当前选定表的行和列掩码。

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    Matplotlib时间序列型图表(1)

    常见的语法参数如下: #label为数据标签,当一个图绘制多条折线可以使用;alpha为透明度,取值为0-1 plt.plot(x, y, color, linewidth, label, alpha...示例代码如下: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #筛选1017A和1050A站点的数据,并抽取指定列 sel_df1 = df.loc...y轴标签,字体样式为新建样式 #设置x轴刻度字体样式 plt.setp(ax1.get_xticklabels(), fontproperties = 'Times New Roman', size =...= 'Times New Roman', size = 13) fig.autofmt_xdate() #自动调整x轴时间刻度 #为两个子图设置一个总标题,设置字体的属性和大小 plt.suptitle...;geom_title生成每日的”瓦片“;scale_fill_map指定每个”瓦片“填充的颜色,应该选择数值列;geom_text为每个瓦片填充文字,应选择”day“列,表示今天是月内的第几天;facet_wrap

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