使用Pandas和plotnine可视化数据

目标：

• 学会使用pandas内置的作图功能
• 使用pands作散点图和直方图？
• 使用plotnine定制一个画布
• 从dataframe数据中构建复杂的定制化图表
• 导出作图结果

导入数据

%matplotlib inline
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

ecoli = pd.read_csv('ecoli.csv')
ecoli.head()

直方图

pandas直方图

ecoli['genome_size'].plot.hist()

#带标题
ecoli['genome_size'].plot.hist(title='Histogram with pandas')

plotnine直方图

from plotnine import ggplot, aes, geom_histogram

(ggplot(data=ecoli, #dataframe数据
        mapping=aes(x='genome_size'))  #需要统计的x轴
 + geom_histogram(bins=15) #直方图分为15个区间
)

from plotnine import ggplot, aes, geom_histogram, labs

(ggplot(data=ecoli,
        mapping=aes(x='genome_size'))
 + geom_histogram(bins=15)  
 + labs(title='Histogram with Plotnine') 

)

散点图

pandas散点图

ecoli.plot.scatter(x='generation',y='genome_size')

#带标题、点的颜色、点的形状marker
ecoli.plot.scatter(x='generation',y='genome_size', 
                   title='Scater plot with pandas', c='green', marker='+')

plotnine散点图

from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs

(ggplot(data=ecoli,
        mapping=aes(x = 'sample', y= 'genome_size'))
 + geom_point(alpha=0.5, color='blue') #散点图
 + labs(title='scatter plot with plotnine')
)

from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs, theme, element_text

(ggplot(data=ecoli,
        mapping=aes(x = 'sample', y= 'genome_size'))
 + geom_point(alpha=0.5, color='blue') #透明度alpha
 + labs(title='scatter plot with plotnine')
 + theme(axis_text_x=element_text(angle=45, hjust=1)) #设置x轴的文本角度和水平居中程度
)

from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs, theme, element_text

#除x、y轴，增加一个颜色维度
(ggplot(data=ecoli,
           mapping=aes(x = 'sample', y= 'genome_size', color='generation'))
 + geom_point(alpha=0.5)
 + labs(title='scatter plot with plotnine')
 + theme(axis_text_x = element_text(angle=45, hjust=1))
)

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