pandas数据处理之绘图的实现

Pandas是Python中非常常用的数据处理工具，使用起来非常方便。它建立在NumPy数组结构之上，所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行，因此也保证了处理速度。

今天我们就来体验一下它的强大之处。

1.创建数据

使用pandas可以很方便地进行数据创建，现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame：

mu1, sigma1 = 0, 0.1
mu2, sigma2 = 0.2, 0.2
n = 1000df = pd.DataFrame(
  {
    "a1": pd.np.random.normal(mu1, sigma1, n),
    "a2": pd.np.random.normal(mu2, sigma2, n),
    "a3": pd.np.random.randint(0, 5, n),
    "y1": pd.np.logspace(0, 1, num=n),
    "y2": pd.np.random.randint(0, 2, n),
  }
)

• a1和a2：从正态（高斯）分布中抽取的随机样本。
• a3：0到4中的随机整数。
• y1：从0到1的对数刻度均匀分布。
• y2：0到1中的随机整数。
  

生成如下所示的数据：

我们还可以自定义一张图上显示多少个表：

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(14,7))
df.plot(x="index", y="y1", ax=ax[0, 0])
df.plot.scatter(x="index", y="y2", ax=ax[0, 1])
df.plot.scatter(x="index", y="a3", ax=ax[1, 0])
df.plot(x="index", y="a1", ax=ax[1, 1])
plt.show()

还能允许多图绘制:

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist", subplots=True)
plt.show()

4.线性拟合

Pandas还能用于拟合，让我们用pandas找出一条与下图最接近的直线：

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