【數據分析與可視化】Pandas繪圖之DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

df = DataFrame(
    # 範圍1~10取40個
    np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4),
    columns=['A','B','C','D']
)
df

	A	B	C	D
0	4	6	4	2
1	8	6	5	3
2	5	4	6	3
3	9	5	9	4
4	6	8	5	2
5	5	9	2	6
6	9	4	9	4
7	9	3	2	1
8	1	3	4	7
9	6	3	4	9

# 按列名畫圖
# 默認按DataFrame每列畫一條曲線
# 參數和Series一樣可以設置
df.plot(kind='barh')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x119f0a850>

# 圖像堆疊
df.plot(kind='bar', stacked=True)

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x119585cd0>

# 填充方式
df.plot(kind='area')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x119922c90>

# 除了上述對列取值，對行取值
a = df.iloc[5]
a

A    5
B    9
C    2
D    6
Name: 5, dtype: int64

type(a)

pandas.core.series.Series

# 某一行取值
df.iloc[5].plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11b5daa90>

# 取所有的行
for i in df.index:
    df.iloc[i].plot(label = str(i))
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x11b4ed790>

# 更簡單的取所有行操作 轉置
df.T.plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11f1733d0>

# 取一列
df['A'].plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11ae7fc10>