Python数据分析之Pandas数据可视化

Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。Pandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具
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pandas主要特点

1. 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。
2. 将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具。
3. 丢失数据的数据对齐和综合处理。重组和摆动日期集。
4. 基于标签的切片，索引和大数据集的子集。
5. 可以删除或插入来自数据结构的列。
6. 按数据分组进行聚合和转换。
7. 高性能合并和数据加入。
8. 时间序列功能。

安装

这里使用pip来安装

#pandas
pip install pandas
#numpy
pip install numpy
#绘图库
pip install matplotlib

数据结构什么的可以自行百度或者去官网查看,这里只做可视化的简单示例

折线图

import pandas as pd
import numpy as np
from pylab import *

# 生成样本(10组随机abcd数据)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
# 折线图
df.plot()
# 显示折线图
show()

柱状图

import pandas as pd
import numpy as np
from pylab import *

# 生成样本(10组随机abcd数据)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
# 柱状图
df.plot.bar()
# 显示柱状图
show()

饼状图

import pandas as pd
import numpy as np
from pylab import *

# 生成样本(10组随机abcd数据)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4),index=['a','b','c','d'],columns=['x'])
# 饼状图
df.plot.pie(subplots=True)
# 显示饼状图
show()

查询数据库

import pymysql
import pandas as pd
conn = pymysql.connect(host = "localhost",user = "root",passwd = "215521",db = "db01",charset="utf8")
sql_query = 'SELECT * FROM user'
df = pd.read_sql(sql_query, con=conn)
df.head()
# 关闭
conn.close()