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小蓝 • 2024-12-28 12:16 • 编程

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我们经常会使用Python的Pandas绘制各种数据图形，那么如何使用它绘制折线图呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

Pycharm

首先我们需要打开Excel软件准备需要的数据，这里多准备几列数据，一列就是一条折线，如下图所示

然后我们打开Pycharm软件，新建Python文件，导入Pandas库，接着将Excel中的数据读取进数据集缓存，如下图所示

接下来我们利用plot方法绘制折线图，如下图所示，这里只添加了一列标题

运行文件以后我们就可以看到折线图显示出来了，但是比较的简单，下面我们逐渐的丰富它

然后在plot方法中将excel里面的多列标题都添加进来，如下图所示

这次在运行文件的时候我们就可以看到折线图上有多条线了，如下图所示

接下来我们在为折线图设置标题，X，Y坐标轴的内容，如下图所示

然后通过plot方法下面的area方法对折线图的空白区域进行叠加填充，如下图所示

最后我们运行完善好后的文件，就可以看到如下图所示的折线图了，到此我们的折线图绘制也就完成了

导入numpy和pandas；

构造Excel 1里面的数据，赋给变量data_input；

抽取data_input的A、B、D三列数据，进行展平；

把第3步的结果赋给变量data_output，即Excel 2里面的数据；

import numpy as np

import pandas as pd

# ‘F’表示按fortran语言的风格进行排列

data_input = np.arange(20).reshape(5, 4, order=’F’) + 1

data_input = pd.DataFrame(data_input, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’])

data_output = data_input[[‘A’, ‘B’, ‘D’]].values.flatten(order=’F’)

data_output = pd.DataFrame({‘序列’: data_output})

pandas 是一个Python包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理“关系”或“标记”数据既简单又直观。它旨在成为在

Python

中进行实用、真实世界数据分析的基本高级构建块。此外，它还有一个更广泛的目标，即成为任何语言中可用的最强大、最灵活的开源数据分析/操作工具。它已经在朝着这个目标前进。

pandas 非常适合许多不同类型的数据：

具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 电子表格

有序和无序（不一定是固定频率）时间序列数据。

具有行和列标签的任意矩阵数据（同种类型或异类）

任何其他形式的观察/统计数据集。数据根本不需要标记即可放入pandas数据结构中

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