Python 高效数据处理之Pandas绘图

Pandas是Python中非常常用的数据处理工具，使用起来非常方便。由于建立在NumPy数组结构之上，所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行，因此也保证了处理速度。不过我们今天的重点不在于它的处理速度，而是它和matplotlib合作产生的强大且方便的绘图功能。

到底有多强呢？让我们来体会一下。

1.创建数据

使用pandas可以很方便地进行数据创建，现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame：

a1和a2：从正态（高斯）分布中抽取的随机样本。

a3：0到4中的随机整数。

y1：0到1的对数刻度均匀分布。

y2：0到1中的随机整数。

生成如下所示的数据，这些数据将会用到后续的实验上哦：

2.绘制图像

Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes)，所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。比如说画一条垂线和平行线。这将非常有利于我们：

1.绘制平均线

2.标记重点的点

我们还可以自定义一张图上显示多少个表：

3.绘制直方图

Pandas能够让我们用非常简单的方式获得两个图形的形状对比：

还能允许多图绘制:

当然，折线图也不在话下：

4.线性拟合

你以为这就结束了吗？不！Pandas还能用于拟合，让我们用pandas找出一条与下图最接近的直线：

最小二乘法计算和该直线最短距离：

根据最小二乘的结果绘制y并拟合出直线：

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