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Python Pandas（11）：Pandas 数据可视化

news 来源：原创 2025/5/12 4:14:50

数据可视化是数据分析中的重要环节，它帮助我们更好地理解和解释数据的模式、趋势和关系。通过图形、图表等形式，数据可视化将复杂的数字和统计信息转化为易于理解的图像，从而便于做出决策。Pandas 提供了与 Matplotlib 和 Seaborn 等可视化库的集成，使得数据的可视化变得简单而高效。在 Pandas 中，数据可视化功能主要通过 DataFrame.plot() 和 Series.plot() 方法实现，这些方法实际上是对 Matplotlib 库的封装，简化了图表的绘制过程。

图表类型	描述	方法
折线图	展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势	`df.plot(kind='line')`
柱状图	比较不同类别的数据	`df.plot(kind='bar')`
水平柱状图	比较不同类别的数据，但柱子水平排列	`df.plot(kind='barh')`
直方图	显示数据的分布	`df.plot(kind='hist')`
散点图	展示两个数值型变量之间的关系	`df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2')`
箱线图	显示数据分布，包括中位数、四分位数等	`df.plot(kind='box')`
密度图	展示数据的密度分布	`df.plot(kind='kde')`
饼图	显示不同部分在整体中的占比	`df.plot(kind='pie')`
区域图	展示数据的累计数值	`df.plot(kind='area')`

1 Pandas 数据可视化概述

Pandas 提供的 plot() 方法可以轻松地绘制不同类型的图表，包括折线图、柱状图、直方图、散点图等。plot() 方法有很多参数，可以定制图表的样式、颜色、标签等。

1.1 基本的 `plot()` 方法

参数	说明
`kind`	图表类型，支持 `'line'`, `'bar'`, `'barh'`, `'hist'`, `'box'`, `'kde'`, `'density'`, `'area'`, `'pie'` 等类型
`x`	设置 x 轴的数据列
`y`	设置 y 轴的数据列
`title`	图表的标题
`xlabel`	x 轴的标签
`ylabel`	y 轴的标签
`color`	设置图表的颜色
`figsize`	设置图表的大小（宽, 高）
`legend`	是否显示图例

1.2 常用图表类型

图表类型	描述	常用用法
折线图	用于显示随时间变化的数据趋势	`df.plot(kind='line')`
柱状图	用于显示类别之间的比较数据	`df.plot(kind='bar')`
水平柱状图	与柱状图类似，但柱子是水平的	`df.plot(kind='barh')`
直方图	用于显示数据的分布（频率分布）	`df.plot(kind='hist')`
散点图	用于显示两个数值变量之间的关系	`df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2')`
箱线图	用于显示数据的分布、异常值及四分位数	`df.plot(kind='box')`
密度图	用于显示数据的密度分布	`df.plot(kind='kde')`
饼图	用于显示各部分占总体的比例	`df.plot(kind='pie')`
区域图	用于显示累计数值的图表（类似于折线图，但填充了颜色）	`df.plot(kind='area')`

2 数据可视化示例

2.1 折线图 (Line Plot)

折线图通常用于展示数据随时间的变化趋势。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020],'Sales': [100, 150, 200, 250, 300, 350]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制折线图
df.plot(kind='line', x='Year', y='Sales', title='Sales Over Years', xlabel='Year', ylabel='Sales', figsize=(10, 6))
plt.show()

2.2 柱状图 (Bar Chart)

柱状图用于展示不同类别之间的比较，尤其适用于离散数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],'Value': [10, 15, 7, 12]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar', x='Category', y='Value', title='Category Values', xlabel='Category', ylabel='Value', figsize=(8, 5))
plt.show()

2.3 散点图 (Scatter Plot)

散点图用于展示两个数值变量之间的关系。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Height': [150, 160, 170, 180, 190],'Weight': [50, 60, 70, 80, 90]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制散点图
df.plot(kind='scatter', x='Height', y='Weight', title='Height vs Weight', xlabel='Height (cm)', ylabel='Weight (kg)',figsize=(8, 5))
plt.show()

2.4 直方图 (Histogram)

直方图用于显示数据的分布，特别是用于描述数据的频率分布。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Scores': [55, 70, 85, 90, 60, 75, 80, 95, 100, 65]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制直方图
df.plot(kind='hist', y='Scores', bins=5, title='Scores Distribution', xlabel='Scores', figsize=(8, 5))
plt.show()

2.5 箱线图 (Box Plot)

箱线图用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数以及异常值。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Scores': [55, 70, 85, 90, 60, 75, 80, 95, 100, 65]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制箱线图
df.plot(kind='box', title='Scores Boxplot', ylabel='Scores', figsize=(8, 5))
plt.show()

2.6 饼图 (Pie Chart)

饼图用于展示各部分占总体的比例。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],'Value': [10, 15, 7, 12]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制饼图
df.plot(kind='pie', y='Value', labels=df['Category'], autopct='%1.1f%%', title='Category Proportions', figsize=(8, 5))
plt.show()

3 Seaborn 可视化

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供了更漂亮、更易用的图表和更丰富的统计图表类型。在 Pandas 中，可以直接与 Seaborn 配合使用。

3.1 热力图（Heatmap）

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制热力图
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

3.2 散点图矩阵

数据集中所有数值特征之间的散点图矩阵:

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)sns.pairplot(df)
plt.show()

4 Matplotlib 高级自定义

除了使用 Pandas 提供的 plot() 方法外，Matplotlib 还可以提供更灵活的自定义功能，例如添加标题、标签、设置图表风格、调整坐标轴等。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],'Sales': [100, 150, 200, 250, 300]}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制折线图
plt.plot(df['Year'], df['Sales'], color='blue', marker='o')# 自定义
plt.title('Sales Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.grid(True)# 显示
plt.show()