pandas 系列绘制分布 - Python

Pandas 是一个很有用的 Python 库，它提供了丰富的数据处理和操作工具，其中包括绘制分布图形的功能。下面我们将介绍一些 pandas 的绘制分布图形的方法。

安装 pandas

首先，我们需要安装 pandas 库。可以通过以下命令安装：

pip install pandas

导入库

安装完 pandas 库之后，我们需要先导入它：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

同时，也需要导入 numpy 和 matplotlib 库。

单变量分布图

pandas 提供了多种单变量分布图的方法。下面我们分别介绍一下。

直方图

直方图是了解连续性变量分布情况的常用图形。可以使用 hist 方法绘制：

data = pd.DataFrame(np.random.randn(100,1), columns=['value'])

data.hist(bins=20)

• bins 参数用于设置直方图的箱子数量，可以根据数据量选择合适的值。

密度图

密度图和直方图类似，也是用于展示连续性变量分布情况的图形。不过相比于直方图，密度图更加平滑，更加适合于用于观察曲线分布的情况。可以使用 plot 方法绘制：

data.plot(kind='density')

箱线图

箱线图用于展示离散型变量（或者连续型变量离散化之后的结果）分布的情况。可以使用 boxplot 方法绘制：

data = pd.DataFrame(np.random.randn(100,3), columns=['value1', 'value2', 'value3'])
data.boxplot()

其中 columns 参数指定了要绘制的列。

双变量分布图

Pandas 提供了多种双变量分布图的方法。下面我们分别介绍一下。

散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系，可以使用 plot 方法绘制：

data = pd.DataFrame(np.random.randn(50,2), columns=['x', 'y'])
data.plot(kind='scatter', x='x', y='y')

其中 x 和 y 参数指定了要绘制的列。

热力图

热力图用于展示两个变量之间的对比情况，以颜色的深浅来表示两个变量之间的关系。可以使用 plot 方法绘制：

data = pd.DataFrame(np.random.randn(50,4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
corr = data.corr()

plt.imshow(corr, cmap='hot', interpolation='none')
plt.colorbar()
plt.xticks(range(len(corr)), corr.columns)
plt.yticks(range(len(corr)), corr.columns)
plt.show()

其中 corr 是数据的相关系数矩阵。

结论

以上就是 pandas 绘制分布图形的常用方法了。这些方法可以帮助我们更加直观地了解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和可视化。