Python Pandas 箱線圖的實現(xiàn)
更新時間：2019年07月23日 10:36:17 作者：智能先行者
這篇文章主要介紹了Python Pandas 箱線圖的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
各國家用戶消費分布
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],
'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100],
'Britain': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000],
"Russia": [800, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900]
}
df = pd.DataFrame(data)
# df.plot.box(title="Consumer spending in each country", vert=False)
df.plot.box(title="Consumer spending in each country")
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
plt.show()
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {
'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],
'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100],
'Britain': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000],
"Russia": [800, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900]
}
df = pd.DataFrame(data)
from pandas.plotting import table
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
table(ax, np.round(df.describe(), 2),
loc='upper right',
colWidths=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
)
# df.plot.box(title="Consumer spending in each country", vert=False)
df.plot.box(title="Consumer spending in each country",
ax=ax,
ylim=(750, 3000))
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
plt.show()
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {"gender": [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],
'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100]
}
df = pd.DataFrame(data)
# df.boxplot(column=["China", "America"], by="gender",vert=False)
df.boxplot(column=["China", "America"], by="gender")
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
plt.show()
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
解決Vscode中jupyter出現(xiàn)kernel dead問題
遇到VSCode中Jupyter Kernel Dead時,可通過Anaconda Prompt安裝ipykernel解決,首先使用jupyter kernelspec list命令查看內(nèi)核,若發(fā)現(xiàn)缺少ipykernel,激活相應(yīng)虛擬環(huán)境,使用conda install ipykernel命令安裝,操作后,VSCode中Jupyter應(yīng)能正常運行2024-09-09
python實現(xiàn)對csv文件的列的內(nèi)容讀取
今天小編就為大家分享一篇python實現(xiàn)對csv文件的列的內(nèi)容讀取，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-07-07
這篇文章主要介紹了python Dataframe 合并與去重詳情，文章圍繞主題展開詳細的內(nèi)容介紹，具有一定參考價值，需要的朋友可以參考一下2022-08-08
這篇文章主要為大家詳細介紹了Python如何基于隨機采樣一至性實現(xiàn)擬合橢圓，文中的示例代碼講解詳細，具有一定的借鑒價值，感興趣的可以了解一下2022-11-11
這篇文章主要介紹了python實現(xiàn)報表自動化詳解，涉及python讀，寫excel—xlwt常用功能，xlutils 常用功能，xlwt寫Excel時公式的應(yīng)用等相關(guān)內(nèi)容，具有一定參考價值，需要的朋友可以了解下。2017-11-11
今天小編就為大家分享一篇python 列表降維的實例講解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-06-06
今天給大家介紹Python中的pathlib庫的操作方法,pathlib?是Python內(nèi)置庫，pathlib庫對于目錄路徑的操作更簡潔也更貼近?Pythonic（Python代碼風(fēng)格的），對Python?pathlib庫相關(guān)知識感興趣的朋友一起看看吧2022-05-05
這篇文章主要為大家詳細介紹了python使用正則篩選信用卡，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-01-01
Keras實現(xiàn)支持masking的Flatten層代碼
這篇文章主要介紹了Keras實現(xiàn)支持masking的Flatten層代碼，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06
這篇文章主要介紹了pyqt5 QListWidget的用法解析，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-03-03