无法使用pandas plot()函数组合条形图和线形图

在使用pandas的plot()函数时，无法直接组合条形图和线形图。plot()函数是用于绘制数据的常用函数，但它的功能有限，无法直接实现这种组合图形的需求。

要实现组合条形图和线形图，可以借助其他可视化库，如matplotlib。以下是一种实现方法：

导入所需库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

创建数据：

data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Value': [10, 15, 7, 12],
        'LineValue': [5, 8, 3, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

绘制条形图：

df.plot(x='Category', y='Value', kind='bar', color='blue')

绘制线形图：

plt.plot(df['Category'], df['LineValue'], marker='o', color='red')

添加图例和标签：

plt.legend(['LineValue'])
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')

显示图形：

plt.show()

这样就实现了组合条形图和线形图的效果。其中，条形图用于表示Category和Value之间的关系，线形图用于表示Category和LineValue之间的关系。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据库：腾讯云数据库 MySQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）
服务器运维：腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
云原生：腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）
网络通信：腾讯云私有网络（https://cloud.tencent.com/product/vpc）
网络安全：腾讯云安全产品（https://cloud.tencent.com/solution/security）
音视频：腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
人工智能：腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
物联网：腾讯云物联网开发平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
移动开发：腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpt）
存储：腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
区块链：腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
元宇宙：腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/mu）

相关·内容

Python 可视化视频课 - 4. Seaborn 中

编程概览元素型数据容器型数据流程控制：条件-循环-异常处理函数上：低阶函数函数下：高阶函数类和对象：封装-继承-多态-组合字符串专场：格式化和正则化解析表达式：简约也简单生成器和迭代器...在 Seaborn 中绘图函数命名非常讲究，在顶层的 relplot(), displot() 和 catplot() 旨在绘制出关系图、分布图和分类图，而在每个函数中设置参数 kind 来细分具体图的类型...除了在上述三种顶层函数中设置参数 kind，还可以用具体名称的函数实现相似的可视化目标，比如本节分别从单图和组合图的角度来展示 Seaborn 的绘图功能，单图种类包括关系图 (relational...(regression plot) 包括线性回归图、多项式回归图和残差图矩阵图 (matrix plot) 包括热力图和聚类图内容太多了，每种图发一张例图吧。...关系图散点图线形图分布图直方图 KDE 图 ECDF 图地毯图分类图条纹图蜂群图箱型图提琴图 条形图 计数图点图回归图回归图残差图矩阵图热力图

1.1K1 0

pandas 图形可视化大全

pandas的可视化方法，分为图形可视化和表格可视化。基础可视化一种是针对series和dataframe的绘制方法，可以一行代码快速绘图。...dataframe.plot.func() series.plot.func() func()主要是日常比较基础的图形，如下：折现图(line) 条形图(bar) 直方图(hist) 箱箱型(box...() 2）条形图 多组条形图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 3), columns=list('ABC')) df.plot.bar() 堆积条形图 df.plot.bar...对角线则默认为特征的直方图，也可以指定为kde的核密度分布曲线形式。...(data, color='b') 5）雷达图 RadViz雷达图是一种多变量数据的可视化算法，它围绕圆周均匀地分布每个特征，并且标准化了每个特征值，一般使用此方法来检测类之间的关联。

2361 0

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中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，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...Pandas 探索和可视化数据了，开始吧折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...该图使用高斯核在内部估计概率密度函数 (PDF)： df.plot(kind='kde') Output: 我们还可以指定影响 KDE 绘图中绘图平滑度的带宽，如下所示： df.plot(kind=

4.5K5 0

Python中的时间序列数据可视化的完整指南

最基本的图形应该是使用Pandas的线形图。我将在这里绘制“Volume”数据。...我上面使用的折线图非常适合显示季节性。重新采样数月或数周并绘制条形图是发现季节性的另一种非常简单且广泛使用的方法。我在这里绘制2016年和2017年月份数据的条形图。对于指数，我将使用[2016：]。...为此，我将使用已经为上面的条形图和框图准备的df_month数据集。 df_month['Volume'].plot(figsize=(8, 6)) ? 更容易理解，更清楚!...变化百分比我将使用开始计算的月度数据。这次我选择了条形图。它清楚地显示了百分比的变化。有一个百分比更改函数可用来获取percent_change数据。...第二个元素成为第一个和第二个元素的累积，第三个元素成为第一个、第二个和第三个元素的累积，以此类推。你也可以在上面使用聚合函数，比如平均值、中位数、标准差等等。

2.1K3 0

Matplotlib类别比较图（2）

1、棉棒图(棒棒糖图）棉棒图传递了柱状图和条形图相同的信息，只是将矩形换成线条，这样可以减少展示空间，重点放在数据上，看起来更加简洁美观。相对于柱状图，棉棒图更加适合用于数据量较多的情况。...（可选参数） basefmt：基线的样式，规则和颜色同linefmt。（可选参数） bottom：基线位置，默认为0。（可选参数） orientation：棉棒图方向，默认垂直x轴。...) ax4.stem(x, y, linefmt = 'b:', markerfmt = 'b*', basefmt = 'b-', bottom = 0.01) plt.show() 2、间断条形图...间断条形图是在条形图基础上绘制的，主要可视化数据在时间维度上的变化情况。...yrange：表示条形图矩形的宽度（占据y轴的位置），例如(10, 8)表示该系列从y=10开始，占据宽度为8。 **kwargs：其他参数设置，例如facecolors表示系列颜色等。

1.1K1 0

数据分析 ——— pandas可视化（六）

这篇文章我们进行pandas可视化化的操作, 在这里我只是简单画几个图，表面pandas也是可以用来画图的，后期会在更新matlab等数据可视化的python库的。...二、条形图 利用plot.bar() # 条形图 df.plot.bar() ?...堆叠的条形图：设置stacked=True就OK啦 # 堆叠条形图 df.plot.bar(stacked=True) ?...水平条形图： # 水平条形图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a','b','c','d']) df.plot.barh(stacked...以上就是利用pandas来进行可视化的一些函数，感觉图很丑，不是很推荐使用的哈~_~

7954 0

Seaborn的15种可视化图表详解

data=sns.load_dataset('iris') data[10:15] 我们看看数据量 data['species'].value_counts() 1、条形图 条形图用于表示分类变量...线形图可以用来可视化各种不同的关系。...联合分布图将两个不同的图组合在一个表示中，可以展示两个变量之间的关系(二元关系)。...Python处理数据的人来说都是一个非常好用的工具，它易于使用，并且提供更美观的图形使其成为探索和交流数据最佳选择。...它与其他Python数据分析库(如Pandas)的集成使其成为数据探索和可视化的强大工具。作者：Atin Bera

3402 1

50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

enumerate(sequence, [start=0])函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。...groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。这可用于对这些组上的大量数据和计算操作进行分组。 reset_index重置DataFrame的索引，并使用默认值。...12、发散型包点图（Diverging Dot Plot）发散型包点图（Diverging Dot Plot）也类似于发散型条形图 （Diverging Bars）。...然而，与发散型条形图 （Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

4.1K2 0

Python数据分析（1）

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据（如SQL）灵活的数据处理能力。...它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。　　对于金融行业的用户，pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。...通过 Matplotlib，仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。...举个栗子： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴对应的值 x = np.linspace(0, 5, 100) # 画图，并设置线形和颜色...# b代表 blue，- 代表线型 plt.plot(x, x**2, 'b-') # 设置x轴和y轴的名字 plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') # 设置标题 plt.title

1.1K3 0

Pandas单变量画图

df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据适合定序数据和定距数据适合定序数据和定距数据适合定距数据 ---- pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库：“杀手级特征...易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。在本节中，我们将学习基本的“pandas”绘图工具，从最简单的可视化类型开始：单变量或“单变量”可视化。...这包括条形图和折线图等基本工具。通过这些，我们将了解pandas绘制库结构，并花一些时间检查数据类型。数据分类： Norminal Data 定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物。...但是，折线图有一个重要的缺点：与条形图不同，它们不适合名义分类数据。虽然条形图区分了点线图的每个“类型”，但它们将它们组合在一起。因此，折线图断言水平轴上的值的顺序，并且对于某些数据，顺序将没有意义。...通常，如果你的数据可以放入条形图中，只需使用条形图！面积图Area charts 面积图就是底部有阴影的折线图。

1.9K2 0

比较（一）利用python绘制条形图

=0) plt.show() 定制多样化的条形图 自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...绘制多样化的条形图 pandas主要利用barh绘制条形图，可以通过pandas.DataFrame.plot.barh[3]了解更多用法修改参数 import matplotlib as mpl import...pivot_df.plot.bar(grid=True) plt.show() 数量堆积条形图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt...pivot_df.plot.bar(stacked=True, grid=True) plt.show() 百分比堆积条形图 import pandas as...=(1.04, 1),loc='upper left') plt.show() 总结以上通过seaborn的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景

1161 0

Pandas数据可视化

pandas库是Python数据分析的核心库它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...单变量可视化，包括条形图、折线图、直方图、饼图等数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表在下面的案例中...也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况：如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小...，必然每个分类的面积会比较小，这个时候很难比较两个类别如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系...，价格20美元 Hexplot和散点图可以应用于区间变量和/或有序分类变量的组合。

1191 0

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。...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中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...条形图 条形图是直观显示分类变量计数的图形，df.plot(kind="bar")： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], columns...carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8)); ? 可以使用二维表格创建堆积条形图。...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。

1.7K1 0

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....图像叠加不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') ?...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...其他图表类型在常见图表中，有密度图和六边形箱型图绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1）本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8K4 0

如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们可以使用 px.bar（）函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。请考虑下面显示的代码。... fig.show() 解释我们首先导入库，包括用于创建图的 plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（）函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。

3721 0

Matplotlib引领数据图表绘制

plt.annotate 函数来实现　　这里我们要标注的点是 (x0, y0) = (π, 0) 　　我们也可以使用 plt.text 函数来添加注释 plt.plot(x, y) x0 = np.pi...使用子图有时候我们需要将多张子图展示在一起，可以使用 ==subplot() ==实现。即在调用 plot() 函数之前需要先调用 subplot() 函数。...这些包括 - bar或barh为条形 hist为直方图 boxplot为盒型图 area为“面积” scatter为散点图 条形图 现在通过创建一个条形图来看看条形图是什么。...=['a','b','c','d']) df.plot.bar() 要生成一个堆积条形图，通过指定：pass stacked=True -` import pandas as pd df = pd.DataFrame...(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.bar(stacked=True) 要获得水平条形图，使用barh()方法 - import

2091 0

一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....','--','*-','^-'] # 圆点、虚线、星星 ) 图像叠加不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r')...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...其他图表类型在常见图表中，有密度图和六边形箱型图绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1）本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8.1K5 0

matplotlib动画制作（2）—气泡图与条形图

本公众号致力于python数据分析和可视化，不定期发布技术内容。点击上方"python数据可视化之美"关注我的公众号，原创文章将会第一时间推送，如有建议，可添加微信交流或私信留言。...ax.text(45, y_min + 1, '{}'.format(i + 1910), font1, zorder = 0, alpha = .5) return scatter, 4 ）组合...2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图：考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制...这里为10，表示只显示前10的国家人口动态条形图 如果要求为柱状图，添加orientation参数即可 sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798...import pandas_alive covid_df = pandas_alive.load_dataset() covid_df.plot_animated(filename=r"C:\Users

2051 0

数据可视化分析工具：Matplotlib

1.散点图散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布图。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。下面是绘制散点图的例子。...2.条形图 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图（column chart）。...此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...例如下面一个例子，假设现在我们拿到了2017年内地电影票房前10的电影和电影票房数据，现在我们想直观比较各电影票房数据大小，那么条形图显然是最合适的呈现方式，代码如下。...7.组合图前面我们介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，但有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者说组合图，这时候我们可以用add_subplot来创建一个或多个subplot来创建组合图

1.9K1 0

Python爬虫以及数据可视化分析「建议收藏」

# *******播放量折线图 ax2 = ax1.twinx() # 组合图必须加这个 ax2.plot(dm_play, color='cyan') # 设置线粗细，...# **********************************************************************评论数和收藏数对比 # ********评论数条形图..., color='green') # *******评论数折线图 ax8 = ax7.twinx() # 组合图必须加这个 ax8.plot(dm_review, color...# *******播放量折线图 ax2 = ax1.twinx() # 组合图必须加这个 ax2.plot(dm_play, color='cyan') # 设置线粗细，...=90, color='green') # *******收藏数折线图 ax4 = ax3.twinx() # 组合图必须加这个 ax4.plot(dm_favorite,

6752 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云