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En este artículo, exploraremos varios métodos de trazado de datos utilizando la Python de Pandas. Hemos ejecutado todos los ejemplos en el editor de código fuente de pycharm usando matplotlib.paquete pyplot.
Trazando en Pandas Python
En Pandas, el .plot () tiene varios parámetros que puede usar según sus necesidades. Principalmente, usando el parámetro 'tipo', puede definir qué tipo de parcela creará.
La sintaxis para trazar datos usando Pandas Python
La siguiente sintaxis se usa para trazar un DataFrame en Pandas Python:
# importar pandas y matplotlib.Paquetes de pyplotimportar pandas como pd
importar matplotlib.pyplot como plt
# Preparar datos para crear DataFrame
data_frame =
'Columna1': ['campo1', 'campo2', 'campo3', 'campo4',…],
'Columna2': ['campo1', 'campo2', 'campo3', 'campo4',…]
var_df = pd.DataFrame (data_frame, columnas = ['Columna1', 'Columna2])
imprimir (variable)
# trazar gráfico de barras
var_df.gráfico.bar (x = 'Columna1', y = 'Columna2')
plt.show()
También puede definir el tipo de gráfico utilizando el parámetro kind de la siguiente manera:
var_df.plot (x = 'Columna1', y = 'Columna2', tipo = 'barra')Los objetos Pandas DataFrames tienen los siguientes métodos de trazado para trazar:
- Trazado de dispersión: gráfico.dispersión()
- Trazado de barras: gráfico.barra (), trama.barh () donde h representa la gráfica de barras horizontales.
- Trazado de línea: gráfico.línea()
- Trazado de tarta: gráfico.tarta()
Si un usuario solo usa el método plot () sin usar ningún parámetro, entonces crea el gráfico de líneas predeterminado.
Ahora elaboraremos en detalle algunos tipos principales de trazado con la ayuda de algunos ejemplos.
Trazado de dispersión en pandas
En este tipo de graficación, hemos representado la relación entre dos variables. Tomemos un ejemplo.
Ejemplo
Por ejemplo, tenemos datos de correlación entre dos variables GDP_crowth y Oil_price. Para trazar la relación entre dos variables, hemos ejecutado el siguiente fragmento de código en nuestro editor de código fuente:
importar matplotlib.pyplot como pltimportar pandas como pd
gdp_cal = pd.Marco de datos(
'PIB_crecimiento': [6.15.8, 5.7, 5.7, 5.8, 5.sesenta y cinco.5, 5.3, 5.2, 5.2],
'Oil_Price': [1500, 1520, 1525, 1523, 1515, 1540, 1545, 1560, 1555, 1565]
)
df = pd.DataFrame (gdp_cal, columnas = ['Oil_Price', 'GDP_growth'])
imprimir (df)
df.plot (x = 'Oil_Price', y = 'GDP_growth', kind = 'scatter', color = 'red')
plt.show()
Trazado de gráficos de líneas en pandas
El diagrama de gráfico de líneas es un tipo básico de trazado en el que la información dada se muestra en una serie de puntos de datos que están conectados por segmentos de líneas rectas. Con los gráficos de líneas, también puede mostrar las tendencias de la información a lo largo del tiempo.
Ejemplo
En el ejemplo que se menciona a continuación, hemos tomado los datos sobre la tasa de inflación del año pasado. Primero, prepare los datos y luego cree DataFrame. El siguiente código fuente traza el gráfico de líneas de los datos disponibles:
importar pandas como pdimportar matplotlib.pyplot como plt
infl_cal = 'Año': [2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011],
'Infl_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]
marco_datos = pd.DataFrame (infl_cal, columnas = ['Año', 'Infl_Rate'])
marco de datos.plot (x = 'Año', y = 'Infl_Rate', kind = 'line')
plt.show()
En el ejemplo anterior, debe establecer el tipo = 'línea' para el trazado del gráfico de líneas.
Método 2 # Usando la trama.método line ()
El ejemplo anterior, también puede implementar utilizando el siguiente método:
importar pandas como pdimportar matplotlib.pyplot como plt
inf_cal = 'Año': [2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011],
'Inflation_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]
marco_datos = pd.Marco de datos (inf_cal, columnas = ['Inflation_Rate'], índice = [2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011])
marco de datos.gráfico.línea()
plt.title ('Resumen de la tasa de inflación de los últimos 11 años')
plt.ylabel ('Inflation_Rate')
plt.xlabel ('Año')
plt.show()
El siguiente gráfico de líneas se mostrará después de ejecutar el código anterior:
Trazado de gráfico de barras en pandas
El trazado del gráfico de barras se utiliza para representar los datos categóricos. En este tipo de parcela, las barras rectangulares con diferentes alturas se trazan en base a la información dada. El gráfico de barras se puede trazar en dos direcciones horizontales o verticales diferentes.
Ejemplo
Hemos tomado la tasa de alfabetización de varios países en el siguiente ejemplo. Los DataFrames se crean en los que 'Country_Names' y 'literacy_Rate' son las dos columnas de un DataFrame. Con Pandas, puede trazar la información en la forma del gráfico de barras de la siguiente manera:
importar pandas como pdimportar matplotlib.pyplot como plt
lit_cal =
'Country_Names': ['Pakistán', 'EE. UU.', 'China', 'India', 'Reino Unido', 'Austria', 'Egipto', 'Ucrania', 'Saudia', 'Australia',
'Malasia'],
'litr_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]
marco_datos = pd.DataFrame (lit_cal, columnas = ['Country_Names', 'litr_Rate'])
imprimir (marco_de_datos)
marco de datos.gráfico.bar (x = 'Country_Names', y = 'litr_Rate')
plt.show()
También puede implementar el ejemplo anterior usando el siguiente método. Establezca kind = "bar" para el trazado del gráfico de barras en esta línea:
marco de datos.plot (x = 'Country_Names', y = 'litr_Rate', kind = 'bar')plt.show()
Trazado de gráfico de barras horizontales
También puede trazar los datos en barras horizontales ejecutando el siguiente código:
importar matplotlib.pyplot como pltimportar pandas como pd
data_chart = 'litr_Rate': [5.8, 10, 7, 6.7, 6.8, 6, 5.5, 8.2, 8.5, 9, 10]
df = pd.DataFrame (data_chart, columnas = ['litr_Rate'], index = ['Pakistán', 'EE. UU.', 'China', 'India', 'Reino Unido', 'Austria', 'Egipto', 'Ucrania', 'Saudia' , 'Australia',
'Malasia'])
df.gráfico.barh ()
plt.title ('Tasa de alfabetización en varios países')
plt.ylabel ('Country_Names')
plt.xlabel ('litr_Rate')
plt.show()
En df.gráfico.barh (), el barh se usa para el trazado horizontal. Después de ejecutar el código anterior, se muestra el siguiente gráfico de barras en la ventana:
Trazado de gráfico circular en pandas
Un gráfico circular representa los datos en una forma gráfica circular en la que los datos se muestran en porciones según la cantidad dada.
Ejemplo
En el siguiente ejemplo, mostramos la información sobre 'Earth_material' en diferentes sectores del gráfico circular. Primero, cree el DataFrame, luego, usando los pandas, muestre todos los detalles en el gráfico.
importar pandas como pdimportar matplotlib.pyplot como plt
material_per = 'Earth_Part': [71,18,7,4]
marco de datos = pd.DataFrame (material_per, columnas = ['Earth_Part'], índice = ['Agua', 'Mineral', 'Arena', 'Metales'])
marco de datos.gráfico.pie (y = 'Earth_Part', figsize = (7, 7), autopct = '% 1.1f %% ', ángulo inicial = 90)
plt.show()
El código fuente anterior traza el gráfico circular de los datos disponibles:
Conclusión
En este artículo, ha visto cómo trazar DataFrames en Pandas Python. En el artículo anterior se realizan diferentes tipos de trazado. Para trazar más tipos como caja, hexbin, hist, kde, densidad, área, etc., puede usar el mismo código fuente simplemente cambiando el tipo de trama.
