Pandas数据处理库画图与文件读取使用示例

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• Pandas画图
• 文件读取与存储
• read_csv读取文件

Pandas画图

注意：本案例使用 Jupyter Notebook 进行案例演示

pandas库中集成了matplotlib库，可以直接进行调用，在相应的DataFrame后，加上.plot就能直接进行绘图，具体语法格式如下所示：

pandas.DataFrame.plot

DataFrame.plt(x=None, y=None, kind='line')

x：x数据

y：y数据

kind：图类型

• 'line'：折线图
• 'bar'：柱状图
• 'barth'：
• 'hist'：直方图
• 'pie'：饼图
• 'scatter'：散点图

我们想绘制散点图观察一下两者之间（年份与自然增长率）之间的关系：首先导入相关库，前几行代码是解决中文字体显示问题，然后读取数据，最后使用.plot函数绘制散点图。具体代码如下所示：

# 看一下两者之间的关系x=\"年份\", y=\"自然增长率(%)\"
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pylab import mpl
from matplotlib.font_manager import FontProperties
myfont=FontProperties(fname=r\'/usr/share/fonts/fangzheng/FZSYJW.TTF\',size=12)
sns.set(font=myfont.get_name())
people = pd.read_csv(\"data/data140190/人口.csv\")
people.plot(x=\"年份\", y=\"自然增长率(%)\", kind=\"scatter\")

代码运行结果如下图所示：

文件读取与存储

read_csv读取文件

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep = ',')

• filepath_or_buffe：文件路径
• usecols：指定读取的列名，列表形式

以上就是Pandas数据处理库画图与文件读取使用示例的详细内容，更多关于Pandas画图文件读取的资料请关注其它相关文章！