数据分析-Pandas数据的画图设置

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测$N{O}_2$数据作为样例。

数据分析

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数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测$N{O}_2$数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")

设置画图的风格

matplotlib 提供了预设画图的风格。如果你有喜欢的风格，可以保存下来，后续调用。以下是调用的样例：

# 调用 自己的画图风格
matplotlib.style.use(my_plot_style) # 调用 ggplot风格
matplotlib.style.use('ggplot')# 查看现有的风格
matplotlib.style.available

具体有哪些风格呢？

系列对应标注

通过设置 legend 参数控制是否展示标注。有时候系列标注碍眼，需要取消。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD"))df = df.cumsum()df.plot(legend=False);

坐标轴标注

通过设置xlabel，ylabel设置x轴，y轴的标注。

df.plot();df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y");

坐标缩放

有时候需要绘画对数坐标，咋办呢？此处可以用logy 设置数值的对数坐标系

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000))ts = np.exp(ts.cumsum())ts.plot(logy=True);

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

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