Руководство по созданию визуализаций с помощью Matplotlib и Pandas: методы и примеры

  1. Использование модуля pyplot Matplotlib: Модуль pyplot Matplotlib предоставляет простой и удобный интерфейс для создания различных типов графиков. Вы можете импортировать его, используя следующий код:

    import matplotlib.pyplot as plt

    Некоторые часто используемые типы графиков включают линейные, гистограммы, точечные диаграммы, гистограммы и прямоугольные диаграммы.

  2. Построение столбцов DataFrame: объекты Pandas DataFrame имеют встроенные методы построения графиков, которые используют Matplotlib под капотом. Вы можете напрямую отображать столбцы DataFrame, используя метод plot(). Например:

    import pandas as pd
# Assuming 'df' is your DataFrame
df['column_name'].plot()
    3. plt.xlabel('X-axis label')
plt.ylabel('Y-axis label')
plt.title('Plot Title')
plt.legend()
plt.grid(True)

  3. Подграфики: Matplotlib позволяет создавать несколько графиков на одном рисунке, используя подграфики. Это полезно, если вы хотите отобразить несколько графиков рядом. Вы можете использовать функцию subplots()для создания подграфиков. Например:

    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

  4. Сохранение графиков. Создав график, вы можете сохранить его в файл с помощью функции savefig(). Вы можете указать формат файла, например PNG, JPEG, PDF и т. д. Например:

    plt.savefig('plot.png')