如何在 pandas 中创建图表？

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

本教程使用的数据

空气质量数据

本教程使用由 OpenAQ 提供、通过 py-openaq 包获取的二氧化氮（NO₂）空气质量数据。air_quality_no2.csv 数据集给出了巴黎、安特卫普和伦敦的 FR04014、BETR801 与 London Westminster 测量站的 NO₂ 数值。

查看原始数据。

air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)
air_quality.head()

原文展示的输出：

                     station_antwerp  station_paris  station_london
datetime
2019-05-07 02:00:00              NaN            NaN            23.0
2019-05-07 03:00:00             50.5           25.0            19.0
2019-05-07 04:00:00             45.0           27.7            19.0
2019-05-07 05:00:00              NaN           50.4            16.0
2019-05-07 06:00:00              NaN           61.9             NaN

快速目视检查数据

air_quality.plot()
plt.show()

plot() 在原文中返回 <Axes: xlabel='datetime'>。

对于 DataFrame，pandas 默认会为每个包含数值数据的列创建一条折线。

只绘制巴黎测量站的数据列

air_quality["station_paris"].plot()
plt.show()

plot() 在原文中返回 <Axes: xlabel='datetime'>。

要绘制某一列，可以将选取数据子集教程中的选择方法与 plot() 方法结合使用。因此，plot() 同时适用于 Series 和 DataFrame。

目视比较伦敦与巴黎测得的 NO₂ 数值

air_quality.plot.scatter(x="station_london", y="station_paris", alpha=0.5)
plt.show()

原文返回 <Axes: xlabel='station_london', ylabel='station_paris'>。

除了调用 plot 时默认使用的 line 图，还可以使用多种其他图形。下面用标准 Python 查看可用的绘图方法：

[
    method_name
    for method_name in dir(air_quality.plot)
    if not method_name.startswith("_")
]

原文展示的输出：

['area',
 'bar',
 'barh',
 'box',
 'density',
 'hexbin',
 'hist',
 'kde',
 'line',
 'pie',
 'scatter']

其中一个选项是 DataFrame.plot.box()，即箱线图。box 方法也可用于这份空气质量示例数据：

air_quality.plot.box()
plt.show()

原文返回 <Axes: >。

要了解默认折线图之外的图形，参阅用户指南的支持的绘图样式部分。

为每一列分别创建子图

axs = air_quality.plot.area(figsize=(12, 4), subplots=True)
plt.show()

绘图函数通过 subplots 参数支持为各个数据列分别创建子图。可以进一步了解 pandas 各绘图函数提供的内置选项。

更多格式设置选项见用户指南的图表格式设置部分。

进一步定制、扩展或保存图表

fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4))
air_quality.plot.area(ax=axs)
axs.set_ylabel("NO$_2$ concentration")
fig.savefig("no2_concentrations.png")
plt.show()

原文中 plot.area() 返回 <Axes: xlabel='datetime'>；set_ylabel() 返回 Text(0, 0.5, 'NO$_2$ concentration')。

pandas 创建的每个绘图对象都是 Matplotlib 对象。Matplotlib 提供了大量图表定制选项，因此显式建立 pandas 与 Matplotlib 的连接，就能使用 Matplotlib 的完整绘图能力。前面的示例采用了以下方式：

fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4))        # Create an empty Matplotlib Figure and Axes
air_quality.plot.area(ax=axs)                   # Use pandas to put the area plot on the prepared Figure/Axes
axs.set_ylabel("NO$_2$ concentration")          # Do any Matplotlib customization you like
fig.savefig("no2_concentrations.png")           # Save the Figure/Axes using the existing Matplotlib method.
plt.show()                                      # Display the plot

请记住

• .plot.* 方法同时适用于 Series 和 DataFrame。
• 默认情况下，每一列会绘制为一个不同的图形元素，例如折线或箱线图。
• pandas 创建的任何图表都是 Matplotlib 对象。

pandas 绘图功能的完整介绍见用户指南的可视化页面。