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当进行数据科学或机器学习工作时，您经常使用 pandas 来加载和结构化您的数据，并使用 matplotlib 或 seaborn 进行数据可视化。但是，如果我告诉你，你实际上也可以使用熊猫来创建情节和图形，所以你甚至不需要另外两个库。
在本指南中，我将向你展示熊猫提供的一些可视化功能以及如何使用它们。为了全面了解你能在 pandas 中做什么，你还应该查看库的文档。
*注意: Pandas 实际上在幕后使用 matplotlib 进行它所有的剧情，那些剧情因此是 matplotlib 对象。
在我们开始绘图之前，我们需要一些可视化的数据。为此，我们可以使用 NumPy 库创建一些随机变量。
首先，让我们创建一些 x 和 y 值。
x = np.arange(1, 21, 1)
y = [np.random.randint(100, 1000) for i in range(len(x))]
print(x)
print(y)>>[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]
>>[575, 579, 763, 472, 834, 803, 952, 955, 813, 793, 467, 271, 946, 311, 912, 756, 543, 881, 355, 518]
接下来，我们可以使用这些值创建一个数据框。
df = pd.DataFrame({
'x': x,
'y': y
})
df.head()
head()函数的输出—由作者创建
线形图是一种非常常见的图，可能是您经常使用的图。我们可以使用 pandas 通过以下代码为我们的数据框创建一个线图。我们为参数x和y提供字符串'x'和'y'，因为它们是我们的数据框的列名。
df.plot.line(x='x', y='y')
熊猫线状图——作者创作
实际上，线图是 pandas 将生成的默认图，因此您可以通过省略line()调用来实现相同的输出，并像这样简单地调用该函数。
df.plot(x='x', y='y')
请注意，我们直接从数据框中调用绘图函数。
plot 函数有一些有用的参数，您可以传递给它以增加绘图的趣味。在下面的代码示例中，您可以找到一些常用的。
df.plot.line(
x='x',
y='y',
figsize=(12, 8),
xticks=x,
yticks=np.arange(100, 1100, 100),
title='x by y',
ylabel='y values',
grid=True
)
熊猫线剧情加香料——作者创作
这些参数大部分是不言自明的，但是xticks和yticks可能会引发问题。它们用于确定 x 和 y 轴上的值，您只需向它们传递一个 list 或 NumPy 数组。
自动缩放轴 如果你想让图一直延伸到边缘，你可以做的另一个修改是自动缩放轴。您可以通过在调用plot()之后调用autoscale()来实现这一点。
df.plot.line(
x='x',
y='y',
figsize=(12, 8),
xticks=x,
yticks=np.arange(100, 1100, 100),
title='x by y',
ylabel='y values',
grid=True
)**.autoscale(axis='both', tight=True)**
自动缩放线图-由作者创建
对于axis，您可以传入参数'x'、'y'或'both'来指定缩放哪些轴。tight参数指定线条应该延伸到绘图的边缘。
线形图不需要 X 和 y 值 您不需要直接提供 X 和 y 值。如果您忽略它们，图表将简单地将数据集中的每一列绘制为一条单独的线，并使用数据框的索引作为 x 轴。
下面的代码用一些虚构的数据点创建了另一个数据框来说明这一点。
another_df = pd.DataFrame(
{
'Birds': [7, 12, 16, 20, 18, 14, 10],
'Mosquitoes': [40, 35, 27, 15, 10, 14, 18]
},
index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
)
下面绘制了一个直接来自数据框的图表。
another_df.plot.line(
figsize=(12, 8),
title='Birds and mosquitoes',
ylabel='Count',
grid=True
)
从数据框直接创建折线图，每列为一条线-由作者创建
使用第一个示例中的数据框，可以通过以下方式制作散点图。
df.plot.scatter(
x='x',
y='y',
figsize=(12, 8),
xticks=x,
yticks=np.arange(100, 1100, 100),
title='x by y scatter plot',
ylabel='y values',
xlabel='x values',
)
散点图—由作者创建
不幸的是，在笔记本中绘制时似乎有一个错误，x 轴和 y 轴上的标签没有显示出来。在我的情况下，我使用的是谷歌合作笔记本电脑熊猫 1.1.5 版。
要解决这个问题，您可以使用下面的方法，将从plot()函数调用返回的对象保存在一个变量中，然后在其上设置标签。
请注意，如果您在标准 python 环境中在笔记本之外工作，这应该不是问题。
**ax = df.plot.scatter(**
x='x',
y='y',
figsize=(12, 8),
xticks=x,
yticks=np.arange(100, 1100, 100),
title='x by y scatter plot',
)
**ax.set(xlabel='x values', ylabel='y values')**
具有正确 x 和 y 标签的散点图-由作者创建
表示第三个变量
如果数据集有第三个维度，您可以使用c(颜色)和colormap属性来表示，如下所示。
z = [np.random.randint(0, 3) for i in range(len(x))]
df['z'] = zdf.plot.scatter(
x='x',
y='y',
** c='z',
colormap='Oranges',**
ylabel='y values',
xlabel='x values',
figsize=(12, 8),
yticks=np.arange(100, 1100, 100),
title='x by y scatter plot with coloring',
)
带颜色的散点图—由作者创建
不幸的是，在笔记本中输出时，使用colormap参数会引入另一个 bug。现在 x 轴上的记号也不见了。使用 matplotlib，通过创建如下所示的子情节，可以解决这个问题。
**import matplotlib.pyplot as plt****fig, ax = plt.subplots()**
df.plot(
**kind='scatter',**
x='x',
y='y',
c='z',
colormap='Oranges',
figsize=(12, 8),
yticks=np.arange(100, 1100, 100),
title='x by y scatter plot with coloring',
**ax=ax,**
)
**ax.set_xlabel('x values')
ax.set_ylabel('y values')**
这将生成下图，其中 x 轴和 y 轴都正确显示。
带有颜色和正确 x 轴和 y 轴的散点图—由作者创建
除了折线图和散点图，pandas 还允许您直接从 pandas 数据框或 pandas 系列创建以下图:
df['y'].plot.area()
熊猫区图——作者创作
df['y'].plot.bar()
熊猫酒吧图——作者创作
df['y'].plot.barh()
熊猫 barh 情节——作者创作
df['y'].plot.box()
熊猫盒子情节——作者创作
df.plot.hexbin('x', 'y')
熊猫 hexbin 情节——作者创作
df['y'].plot.hist()
熊猫直方图——由作者创建
df['y'].plot.pie()
熊猫饼图——作者创作
我建议你查看一下官方文档，了解更多关于如何使用这些图的信息。
熊猫可以让你直接从一个非常好的数据框中做出一些简单容易的图。但是，如果您需要一些额外的数据可视化的灵活性，那么您可能需要直接使用 matplotlib 或 seaborn。
例如，如果你想添加文本到你的图中，这可以是每个数据点的值作为例子，那么你需要创建支线图。这可以使用 matplotlib 来完成，(就像我们在上面使用正确输出的彩色散点图一样)。我在以前的一篇文章中解释了如何实现这一点。
towardsdatascience.com](https://towardsdatascience.com/how-to-label-the-values-plots-with-matplotlib-c9b7db0fd2e1)
你可以用熊猫来创造简单的情节，这是很棒的。不幸的是，在笔记本环境中使用熊猫绘图有一些错误，这当然是一个缺点。然而，用于绘图的 API 和函数调用非常简单易用，非常好。我希望这些信息对你有用。
感谢阅读。