深入理解dataframe.plot

一、簡介

Python的pandas庫提供了一個靈活、方便的繪圖工具——dataframe.plot，它是基於matplotlib庫的二次封裝，可以快速繪製數據表中各列之間的關係圖表。dataframe.plot支持許多種不同的繪圖類型，包括線形圖、柱狀圖、散點圖等，同時也支持一些基本的可視化圖表調整，例如圖例的添加、數據標籤、軸標籤等等。

二、基本圖表類型

dataframe.plot支持的基本圖表類型非常多，包括折線圖、柱狀圖、散點圖、面積圖、餅圖、盒圖等等。下面以折線圖、柱狀圖和散點圖三種類型為例，來詳細介紹如何使用dataframe.plot。

1. 折線圖

折線圖是一種用於展示隨時間、類別等變化而變化的數據趨勢的圖表類型。dataframe.plot的line方法可以用於生成折線圖。下面的例子展示了如何使用line方法繪製一條簡單的折線圖：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 3, 5, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.line(x='x', y='y')
plt.show()

運行上述代碼後，將會繪製一條簡單的折線圖，橫坐標為x，縱坐標為y。

2. 柱狀圖

柱狀圖是一種用於展示分類數據分布的圖表類型。dataframe.plot的bar方法可以用於生成柱狀圖。下面的例子展示了如何使用bar方法繪製一張簡單的柱狀圖：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'y': [2, 3, 5, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.bar(x='x', y='y')
plt.show()

運行上述代碼後，將會繪製一張簡單的柱狀圖，橫坐標為x，縱坐標為y。

3. 散點圖

散點圖是一種用於展示二維數據分布形態的圖表類型。dataframe.plot的scatter方法可以用於生成散點圖。下面的例子展示了如何使用scatter方法繪製一張簡單的散點圖：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 3, 5, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.scatter(x='x', y='y')
plt.show()

運行上述代碼後，將會繪製一張簡單的散點圖，橫坐標為x，縱坐標為y。

三、數據可視化的調整

dataframe.plot除了支持基本的圖表類型外，還提供了一系列的可視化調整選項，以便幫助用戶更好地展示數據。下面從圖例、數據標籤和坐標軸縮放三個方面介紹dataframe.plot的一些常用的數據可視化調整選項。

1. 圖例

圖例是用於解釋圖表中各種信息的重要組成部分。dataframe.plot的legend參數可以用於控制圖例的顯示。下面的例子展示了如何添加圖例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y1': [2, 3, 5, 4, 6],
        'y2': [3, 4, 6, 5, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.line(x='x', y=['y1', 'y2'], legend=True)
plt.show()

運行上述代碼後，將會繪製一張包含兩條折線的折線圖，並且會在圖表中添加圖例，圖例包含y1和y2兩個信息。

2. 數據標籤

數據標籤是用於標註圖表中各點數據值的信息。dataframe.plot的text方法可以用於添加數據標籤。下面的例子展示了如何添加數據標籤：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 3, 5, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

ax = df.plot.line(x='x', y='y')
for i, j in zip(df['x'], df['y']):
    ax.text(i, j, j)
plt.show()

運行上述代碼後，將會繪製一張包含數據標籤的折線圖。

3. 坐標軸縮放

坐標軸縮放是用於控制圖表中各坐標軸顯示範圍的重要調整工具。dataframe.plot的xlim和ylim參數可以用於設置橫坐標和縱坐標的顯示範圍。下面的例子展示了如何控制坐標軸縮放：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 3, 5, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.line(x='x', y='y', xlim=(2, 5), ylim=(3, 6))
plt.show()

運行上述代碼後，將會繪製一張橫坐標範圍為2到5，縱坐標範圍為3到6的折線圖。