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我們經常會使用Python的Pandas繪製各種數據圖形，那麼如何使用它繪製折線圖呢？下面我給大家分享一下。

工具/材料

Pycharm

首先我們需要打開Excel軟件準備需要的數據，這裡多準備幾列數據，一列就是一條折線，如下圖所示

然後我們打開Pycharm軟件，新建Python文件，導入Pandas庫，接着將Excel中的數據讀取進數據集緩存，如下圖所示

接下來我們利用plot方法繪製折線圖，如下圖所示，這裡只添加了一列標題

運行文件以後我們就可以看到折線圖顯示出來了，但是比較的簡單，下面我們逐漸的豐富它

然後在plot方法中將excel裡面的多列標題都添加進來，如下圖所示

這次在運行文件的時候我們就可以看到折線圖上有多條線了，如下圖所示

接下來我們在為折線圖設置標題，X，Y坐標軸的內容，如下圖所示

然後通過plot方法下面的area方法對摺線圖的空白區域進行疊加填充，如下圖所示

最後我們運行完善好後的文件，就可以看到如下圖所示的折線圖了，到此我們的折線圖繪製也就完成了

導入numpy和pandas；

構造Excel 1裡面的數據，賦給變量data_input；

抽取data_input的A、B、D三列數據，進行展平；

把第3步的結果賦給變量data_output，即Excel 2裡面的數據；

import numpy as np

import pandas as pd

# ‘F’表示按fortran語言的風格進行排列

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 是一個Python包，提供快速、靈活和富有表現力的數據結構，旨在使處理“關係”或“標記”數據既簡單又直觀。它旨在成為在

Python

中進行實用、真實世界數據分析的基本高級構建塊。此外，它還有一個更廣泛的目標，即成為任何語言中可用的最強大、最靈活的開源數據分析/操作工具。它已經在朝着這個目標前進。

pandas 非常適合許多不同類型的數據：

具有異構類型列的表格數據，如 SQL 表或 Excel 電子表格

有序和無序（不一定是固定頻率）時間序列數據。

具有行和列標籤的任意矩陣數據（同種類型或異類）

任何其他形式的觀察/統計數據集。數據根本不需要標記即可放入pandas數據結構中

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/297693.html