Python进阶（十一）】—— Pandas和Seaborn可视化

本文主要是介绍Python进阶（十一）】—— Pandas和Seaborn可视化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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【Python进阶（十一）】—— Pandas和Seaborn可视化，建议收藏！

该篇文章主要讲解了Python的Pandas和Seaborn可视化，通过实例演示对Pandas和Seaborn绘图方法进行熟悉，演示了常见绘图图形：折线图、核密度图等，同时部分图形进行美化。

1 Pandas和Seaborn可视化

  上一节我们演示了Matplotlib基础可视化，这一节，我们将进一步探索Python中另外两个强大的可视化工具：Pandas和Seaborn，它们各自在数据处理和美化图表方面有着独特的优势。

Pandas绘图的优势：

1. 集成性：Pandas的绘图功能紧密集成在其DataFrame和Series对象上，使得数据分析和可视化可以无缝衔接。用户可以直接在数据处理后，利用Pandas的绘图函数快速生成图表，无需将数据转换到其他可视化库中。
2. 便捷性：Pandas提供了多种快速生成图表的函数，如.plot(), .hist(), .boxplot()等，这些函数默认参数就能满足大部分基础需求，同时也支持高度自定义，以满足复杂的数据可视化需求。
3. 灵活性：Pandas的绘图功能基于matplotlib构建，因此用户可以轻松地将matplotlib的样式和功能应用到Pandas生成的图表上，实现图表的美化和功能的扩展。
4. 数据驱动的绘图：Pandas的绘图功能是基于数据的，它会自动处理数据索引、标签等，使得绘图过程更加直观和方便。用户无需手动设置图表的x轴、y轴标签等，这些都会根据DataFrame或Series的索引和列名自动生成。

Seaborn绘图的优势：

1. 统计绘图：Seaborn是一个基于matplotlib的高级绘图库，它提供了更多面向统计学的绘图功能，如分布图、关系图、时间序列图等。这些功能使得Seaborn特别适合用于数据分析和统计建模的可视化。
2. 美化效果：Seaborn通过提供丰富的样式和颜色主题，以及自动调整图表的美学参数（如字体大小、颜色搭配等），使得生成的图表更加美观和具有吸引力。这有助于在报告和演示中更好地展示数据。
3. 集成性：尽管Seaborn是基于matplotlib构建的，但它提供了更高级别的接口，使得用户可以用更少的代码实现更复杂的数据可视化。同时，Seaborn也支持与Pandas的DataFrame对象直接交互，进一步增强了其集成性和便捷性。
4. 数据探索：Seaborn的绘图功能特别适合用于数据探索，它可以帮助用户快速发现数据中的模式和关系。通过生成各种统计图表，用户可以直观地了解数据的分布情况、相关性等，从而为后续的数据分析和建模提供有力支持。

  综上所述，Pandas和Seaborn在绘图方面各有优势，Pandas更适合于快速生成基础图表和数据处理后的即时可视化，而Seaborn则更适合于统计绘图、数据探索和生成美观的图表。在实际应用中，用户可以根据具体需求选择适合的库进行可视化操作。

2 Pandas可视化

  运行程序：

import pandas as pd 
women = pd.read_csv('women.csv',index_col =0)  
women.plot(kind="bar")#柱状图
plt.show()women.plot(kind="barh") #横向柱状图
plt.show() women.plot(kind="bar",x="height",y="weight",color="g") #横轴为身高，纵轴为体重，颜色为g
plt.show()women.plot(kind="kde")#核密度估计曲线
plt.show()women.plot(kind="bar",x="height",y="weight",color="g") 
plt.legend(loc="best")#图例位置为“最优”
plt.show()

  运行结果：

3 Seaborn可视化

3.1 折线图

  运行程序：

#导入包
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.style.use("classic")
%matplotlib inline#数据准备
import numpy as np
import pandas as pd
rng= np.random.RandomState(0)
x=np.linspace(0,10,500) 
y=np.cumsum(rng.randn(500,6),0) #计算各行数组累加值
plt.plot(x,y)
plt.legend("abcded",ncol=2,loc="upper left")

  运行结果：

  运行程序：

import seaborn as sns#seaborn绘图更加美观
sns.set()
plt.plot(x,y)
plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left")#设置图例参数；ncol：图例列数

  运行结果：

3.2 核密度图

  运行程序：

sns.kdeplot(women.height, shade=True) #核密度估计图  

  运行结果：

  运行程序：

sns.distplot(women.height)#displot图：直方图+kdeplot图

  运行结果：

3.3 散点图矩阵

  运行程序：

sns.pairplot(women)  #绘制散点图矩阵

  运行结果：

3.4 联合分布图

  运行程序：

sns.jointplot(women.height,women.weight,kind="reg")#联合分布图

  运行结果：

  运行程序：

with sns.axes_style("white"):sns.jointplot(women.height,women.weight,kind="reg")#加入with语句，使设置更美观

  运行结果：

3.5 直方图

  运行程序：

for x in ["height","weight"]:plt.hist(women[x],normed=True,alpha=0.5)#利用循环绘制直方图

  运行结果：

这篇关于Python进阶（十一）】—— Pandas和Seaborn可视化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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