Python实现数据图表可视化_其他编程

Python实现数据图表可视化

开始前导入包和数据：

# 加载所需的库 # 如果出现 ModuleNotFoundError: No module named 'xxxx' # 你只需要在终端/cmd下 pip install xxxx 即可 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

text = pd.read_csv(r'result.csv') text.head()

1.如何让人一眼看懂你的数据？

1.1 可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况（用柱状图试试）。

sex = text.groupby('Sex')['Survived'].sum() sex.plot.bar() plt.title('survived_count') plt.show()

1.2 可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人与死亡人数的比例图（用柱状图试试）。

# 提示：计算男女中死亡人数 1表示生存，0表示死亡 text.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count().unstack().plot(kind='bar',stacked='True') plt.title('survived_count') plt.ylabel('count')

1.3 可视化展示泰坦尼克号数据集中不同票价的人生存和死亡人数分布情况。（用折线图试试）（横轴是不同票价，纵轴是存活人数）

# 计算不同票价中生存与死亡人数 1表示生存，0表示死亡 fare_sur = text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts().sort_values(ascending=False) fare_sur

# 排序后绘折线图 fig = plt.figure(figsize=(20, 18)) fare_sur.plot(grid=True) plt.legend() plt.show()

# 排序前绘折线图 fare_sur1 = text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts() fare_sur1

fig = plt.figure(figsize=(20, 18)) fare_sur1.plot(grid=True) plt.legend() plt.show()

1.4 可视化展示泰坦尼克号数据集中不同仓位等级的人生存和死亡人员的分布情况。（用柱状图试试）

# 1表示生存，0表示死亡 pclass_sur = text.groupby(['Pclass'])['Survived'].value_counts() pclass_sur

import seaborn as sns
sns.countplot(x="Pclass", hue="Survived", data=text)

1.5 可视化展示泰坦尼克号数据集中不同年龄的人生存与死亡人数分布情况。(不限表达方式)

facet = sns.FacetGrid(text, hue="Survived",aspect=3) facet.map(sns.kdeplot,'Age',shade= True) facet.set(xlim=(0, text['Age'].max())) facet.add_legend()

1.6 可视化展示泰坦尼克号数据集中不同仓位等级的人年龄分布情况。（用折线图试试）

text.Age[text.Pclass == 1].plot(kind='kde') text.Age[text.Pclass == 2].plot(kind='kde') text.Age[text.Pclass == 3].plot(kind='kde') plt.xlabel("age") plt.legend((1,2,3),loc="best")