Pandas绘图功能

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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中的绘图是在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。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib

%matplotlib inline

diamonds = pd.read_csv("diamonds.csv")
diamonds = diamonds.drop("Unnamed: 0", axis=1)

print(diamonds.shape)        

diamonds.head(5)

(53940, 10)

输出结果显示，数据集包含53940个不同钻石的10个特征，其中有数值变量也有分类变量。

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。所用到的方法是df.hist()

diamonds.hist(column="carat",        # 具体列
              figsize=(8,8),         # 图片大小
              color="blue");         # 绘画颜色

从图上我们可以看到钻石重量的分布是十分倾斜的：大多数钻石大约1克拉及以下，但也有极少量极端值。
为了获得更多细节的数据，我们可以增加分箱的数量来查看更小范围内的钻石重量，通过限制x轴的宽度使整个图形在画布上显得不那么拥挤。

diamonds.hist(column="carat",        
              figsize=(8,8),         
              color="blue",          
              bins=50,               
              range= (0,3.5));       

这个直方图让我们更好地了解了分布中的一些细微差别，但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。接下来看看有没有钻石大于3.5克拉：

diamonds[diamonds["carat"] > 3.5]

哦豁，真的有9颗钻石比3.5克拉大，这些'怪种'钻石我们应该关心吗？出于数据探索的目的，我们完全可以舍弃这些点，但如果是把数据的全貌展示给别人看，我觉得有必要详细说明：范围之外还存在9个离群点。

箱线图

箱线图是另一种单变量图， 方法pd.boxplot()

diamonds.boxplot(column="carat");

箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。
boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。接下来将钻石价格按钻石净度分成两部分来做一个并排的方框图：

diamonds.boxplot(column="price",        
                 by= "clarity",         
                 figsize= (8,8));       

上面的箱线图很奇怪：按理说清晰度更好的钻石能卖到更高的价格，然而清晰度最高的钻石(IF)的中间价却比低净度钻石低！这是为什么呢？也许下面这个图可以给我们一些启示：

diamonds.boxplot(column="carat",        
                 by= "clarity",         
                 figsize= (8,8));       

上面的图表显示，透明度较低的钻石往往更大,透明度高的钻石更加小巧。由于尺寸重量是决定钻石价值的另一个重要因素，因此低透明度钻石的中间价较高也就不足为奇了。

密度图

密度图以连续曲线显示数值变量的分布。它类似于柱状图，但密度图能更好地显示分布的基本形状。series.plot(kind="density")

diamonds["carat"].plot(kind="density", 
                      figsize=(8,8),    
                      xlim= (0,5));     

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="count")
carat_table

carat_table.plot(kind="bar",
                 figsize=(8,8));

可以使用二维表格创建堆积条形图。堆积条形图显示每个条形图中另一个变量的分布：

carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], 
                          columns=diamonds["color"])

carat_table

carat_table.plot(kind="bar", 
                 figsize=(8,8),
                 stacked=True);

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),
                 stacked=False);

散点图

散点图是双变量图，采用两个数值变量，并在x/y平面上绘制数据点。创建单个散点图使用方法df.plot(kind="scatter")：

diamonds.plot(kind="scatter",     # Create a scatterplot
              x="carat",          # Put carat on the x axis
              y="price",          # Put price on the y axis
              figsize=(10,10),
              ylim=(0,20000));

尽管上面的散点图有许多重叠点，但它仍然让我们对钻石克拉重量和价格之间的关系有了一些了解：大钻石通常更贵。

折线图

折线图通常用于绘制时间序列数据：

years = [y for y in range(1950,2016)]

readings = [(y+np.random.uniform(0,20)-1900) for y in years]

time_df = pd.DataFrame({"year":years,
                        "readings":readings})


time_df.plot(x="year",
             y="readings",
             figsize=(9,9));

保存绘图

如果要保存图片供以后使用，两步就可以轻松解决：首先用plot.get_figure()，然后用figure.savefig("filename")。图片可以保存为多种常见的文件格式，例如png、jpeg和pdf。

my_plot = time_df.plot(x="year",    
             y="readings",
             figsize=(9,9))

my_fig = my_plot.get_figure()            

my_fig.savefig("line_plot_example.png")  

总结

Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。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。