【数据操作与可视化】Matplotlib绘图-结合Pandas实现绘图
1、Series绘图
（1）折线图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 绘制折线图
s = pd.Series([866, 787, 964, 654, 798, 993], index=['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'])
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('业绩目标')
s.plot(kind='line') # 绘制折线图
plt.show()
（2）饼图
将代码 s.plot(kind='line') 修改为： s.plot(kind='pie', autopct='%0.3f%%')
（3）柱状图
s.plot(kind='bar', rot=0)
2、DataFrame绘图
df = pd.DataFrame({
'张三': [78, 68, 56, 89, 55],
'李四': [70, 76, 89, 92, 81],
'王五': [68, 72, 67, 83, 90]},
index = ['语文', '数学', '英语', '计算机', '历史']
)
df.plot(kind='line')
plt.show()
上面的例子都是将所有数据放在一个图里进行绘制，但df还可以以子图的方式来分别针对每组数据来进行绘制。
df.plot(kind='line', subplots=True, layout=(1, 3), figsize=(10, 5)) # 分成1行3列的布局
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0)
