在 Python 中，Pandas 提供了豐富的數據處理和視覺化功能，透過結合 Matplotlib 庫，可以輕松建立各種型別的圖表。接下來，我們將介紹如何使用 Pandas 進行數據視覺化，包括折線圖、散點圖、柱狀圖以及多子圖的建立。
1、建立折線圖
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 建立範例數據
data = {'x': range(1, 6), 'y': [10, 15, 13, 17, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 建立一個新的圖形
plt.figure(figsize=(8, 4))
# 繪制折線圖
df.plot(x='x', y='y', marker='o', line>'-', color='b', label='折線圖')
# 添加標題和軸標簽
plt.title('範例折線圖')
plt.xlabel('X軸標簽')
plt.ylabel('Y軸標簽')
# 添加格線
plt.grid(True)
# 顯示圖形
plt.show()
在這個範例中，我們使用 Pandas 的 DataFrame 儲存範例數據，並透過
df.plot
建立了一個簡單的折線圖。我們還添加了標題、軸標簽和格線，以增強圖形的可讀性。
2、建立散點圖
# 建立範例數據
data = {'x': range(1, 6), 'y': [10, 15, 13, 17, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 建立一個新的圖形
plt.figure(figsize=(8, 4))
# 繪制散點圖
df.plot.scatter(x='x', y='y', marker='o', color='r', label='散點圖')
# 添加標題和軸標簽
plt.title('範例散點圖')
plt.xlabel('X軸標簽')
plt.ylabel('Y軸標簽')
# 添加格線
plt.grid(True)
# 顯示圖形
plt.show()
這個範例展示了如何使用 Pandas 建立一個簡單的散點圖，同樣，我們添加了標題、軸標簽和格線。
3、建立柱狀圖
# 建立範例數據
data = {'categories': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'values': [30, 45, 60, 25, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 建立一個新的圖形
plt.figure()
# 繪制柱狀圖
df.plot.bar(x='categories', y='values', color='y', alpha=0.7, label='柱狀圖')
# 添加標題和標簽
plt.title('範例柱狀圖')
plt.xlabel('類別')
plt.ylabel('值')
# 顯示圖形
plt.show()
在這個範例中，我們使用 Pandas 的 DataFrame 建立了一個柱狀圖，設定了柱子的顏色和透明度，並添加了標題和軸標簽。
4、建立多子圖
# 建立範例數據
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y1': y1, 'y2': y2})
# 建立一個包含兩個子圖的圖形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
# 在第一個子圖中繪制正弦函式
df.plot(x='x', y='y1', color='b', label='sin(x)', ax=ax1)
ax1.set_title('正弦函式')
# 在第二個子圖中繪制余弦函式
df.plot(x='x', y='y2', color='g', label='cos(x)', ax=ax2)
ax2.set_title('余弦函式')
# 添加軸標簽和圖例
ax1.set_xlabel('X軸')
ax1.set_ylabel('Y軸')
ax1.legend()
ax2.set_xlabel('X軸')
ax2.set_ylabel('Y軸')
ax2.legend()
# 調整子圖之間的間距
plt.tight_layout()
# 顯示圖形
plt.show()
在這個範例中，我們使用 Pandas 的 DataFrame 建立了包含兩個子圖的圖形，每個子圖都有自己的標題、軸標簽和圖例。我們使用
plt.subplots
建立多子圖，然後在每個子圖上繪制不同的函式。最後，我們使用
plt.tight_layout()
調整子圖之間的間距，以確保圖形更具可讀性。
透過這些範例，你可以了解如何使用 Pandas 結合 Matplotlib 進行數據視覺化，包括折線圖、散點圖、柱狀圖以及多子圖的建立。這些範例覆蓋了 Pandas 數據視覺化的基本用法，希望能夠幫助你更好地使用 Pandas 進行數據分析和視覺化。
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