小编给大家分享一下Pandas如何实现数据可视化基础绘图，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

创新互联建站于2013年成立，先为奎屯等服务建站，奎屯等地企业，进行企业商务咨询服务。为奎屯企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

1、环境

IDE : jupyter notebook

Anaconda 3.X

2、基于matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

注：导入matplotlib.pyplot

import matplotlib

matplotlib.style.use('ggplot')

%matplotlib inline

注：使用ggplot样式，并且将图画在jupyter notebook中

import pandas as pd

import numpy as np

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))

ts.plot()

注：使用pandas创建一个Series（序列），序列值是随机生成的1000个标准正态分布值，索引是从2000-1-1开始的1000个时间序列值。

然后使用plot默认画图。可以看出，下图非常不规则，因为相邻的两个值也是随机大小。

import pandas as pd

import numpy as np

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))

ts = ts.cumsum()

ts.plot()

注：这里加上了ts = ts.cumsum()，意思是返回累积值，在时间序列分析中，经常观察累积值曲线观察走势
这个累积值就看起来规则多了。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))

df = df.cumsum()

plt.figure()

df.plot()

注：这里使用pandas创建了一个DataFrame（数据框，有点像excel表格那种），为什么不用刚才的Series呢？因为这里DataFrame中创建了4组数据，这4组数据都是随机生成的1000个标准正态分布值，索引是从2000-1-1开始的1000个时间序列值，并且也是求他们各自的累积值并且画图。

df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['B', 'C']).cumsum()

df3['A'] = pd.Series(list(range(len(df))))

df3.plot(x='A', y='B')

注：使用DataFrame创建了2组数据，也是1000个标准正态分布，分别命名为B、C（就行excel中列名）。并且求累积值，再在原来的df（DataFrame的简称）(这里名字是df3）上加上一列名为A，A的值是0-999（使用df3的长度为1000，然后range被套列表生成一列数，作为x轴），y轴是B列数据（累积值），c列数据最后绘图没有用上。

最后Pandas基础绘图plot就完成了！

看完了这篇文章，相信你对“Pandas如何实现数据可视化基础绘图”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

文章标题：Pandas如何实现数据可视化基础绘图-创新互联
标题来源：http://azwzsj.com/article/cdehcd.html