数据分析-Pandas数据探查初步柱状图

数据分析-Pandas数据探查初步柱状图

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。

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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 plt

plt.close("all")
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有时候数据不是时间序列，也没有前后序列关系，但是也想探查下数量的关系，怎么办？可以试试柱状图。

探究序列数据的数量变化规律

当使用的是非序列数据时，如何把数据的数量关系展示呢？

该例使用随机生成数据来举例。

np.random.seed(36)

ts = pd.Series(np.random.randn(10) )
ts.plot.bar();
plt.axhline(0, color="k");
plt.show()
plt.close("all")
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并列多组离散数据的对比

当遇到多个分组的数据，例如医学里面的常见药物效果对照，一组是服药，一组是安慰剂，想查看它们之间的关系，需要在一幅图展示，怎么办？

可以直接使用Dataframe的多列直接调用一次plot函数，指定对应的列名称就可以自动color和标签 label进行区分对比。

这样是可以一张图同时画出多列并列的数据柱状的集中展示，需要比较数据：

df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])

df2.plot.bar();
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多组叠加用颜色区分对比

有时候，Boss突发奇想，想把各组都累加起来，但是每组不同的颜色呢？如何展示？

当然可以，通过设置 stacked 参数为true。

df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])

df2.plot.bar(stacked=True);

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如果你觉得站的不好看，太累了，也可以选择 躺平。

就用 plot.barh

df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])

df2.plot.barh(stacked=True);

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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。

df.plot.area     df.plot.barh     df.plot.density  df.plot.hist     df.plot.line 
df.plot.bar      df.plot.box      df.plot.hexbin   df.plot.kde      df.plot.pie
df.plot.scatter
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