如何在Python中使用Pandas绘制安德鲁斯曲线

下面是详细的讲解如何在Python中使用Pandas绘制安德鲁斯曲线的完整攻略。

一、安德鲁斯曲线介绍
安德鲁斯曲线是一种用于可视化数据集多元变量分布的方法，具体来说就是将多元变量的值用特定的方式映射到二维平面上。在安德鲁斯曲线中，每个变量都被表示为一个三角函数（以下简称sin/cos），通过将每个变量的sin/cos系数线性组合得到一个新的函数，最终将这个函数的值作为y轴坐标来生成曲线。

二、使用Pandas绘制安德鲁斯曲线的步骤：
1. 准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集，该数据集应该包含多个变量并且每个变量是连续型变量。在本例中，我们将数据集定为iris数据集，该数据集包含4个连续型变量，分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。使用以下代码可以载入iris数据集：

import pandas as pd
from pandas.plotting import andrews_curves

iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', 
                   names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])

在数据集中，我们选择前4列作为输入变量，class列作为响应变量。

1. 绘制安德鲁斯曲线
   在使用Pandas绘制安德鲁斯曲线之前，我们需要先了解一下andrews_curves()函数的参数：
2. frame：接受一个pandas中的DataFrame对象，表示要绘制安德鲁斯曲线的数据集
3. class_column：指定响应变量所在的列名，默认为None
4. ax：表示要绘制的matplotlib axes对象，如果不指定则会创建一个新的
5. colormap：表示绘制不同类别数据时使用的颜色，可以是字符串或颜色列表

使用以下代码可以绘制安德鲁斯曲线：

andrews_curves(iris, 'class')

运行上述代码后，可得到iris数据集中每个品种的安德鲁斯曲线。

三、完整示例

import pandas as pd
from pandas.plotting import andrews_curves
import matplotlib.pyplot as plt

iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
                   names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])

andrews_curves(iris, 'class')

plt.show()

上述代码加载iris数据集，然后通过andrews_curves()函数绘制安德鲁斯曲线，最后通过plt.show()函数显示绘制结果。

绘制结果如下图所示：

通过安德鲁斯曲线可以观察到，不同品种的数据在安德鲁斯曲线上具有不同的轮廓，因此可以通过安德鲁斯曲线来快速识别不同品种的花。