Python高级数据分析之pandas和matplotlib绘图

简介

Pandas 是基于 Numpy 的专门用于数据分析的工具，Pandas 提供了一种高级数据结构 - Data Frame，使得数据的清洗、导入、处理、统计、分析、可视化等变得更加方便。

Matplotlib 是 Python 中著名的图形库之一，是 Python 所有可视化库的祖先。Matplotlib 提供了丰富的可视化工具，包括直方图、散点图、线型图和条形图等。

本攻略将结合 Pandas 和 Matplotlib 来实现数据的导入、整理和可视化分析，以展示数据处理过程中便捷的操作。

步骤

1. 安装 Pandas 和 Matplotlib

首先需要安装 Pandas 和 Matplotlib 库。可以通过以下命令进行安装：

!pip install pandas
!pip install matplotlib

2. 导入数据

使用 Pandas 读取 Excel 或者 CSV 格式的数据，数据存放在一个 Data Frame 中。

import pandas as pd

data = pd.read_excel("example_data.xlsx")

3. 数据清理

对数据进行清理和处理，可以使用 Pandas 中的一些常用工具。

# 删除数据中的无效行
data.dropna(inplace=True)

# 更改列名
data.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

# 数据类型转换
data[new_col] = data[new_col].astype(float)

4. 数据分析和可视化

使用 Matplotlib 库来可视化分析结果，可以生成各种图像。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data[new_col])
plt.show()

示例 1：绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.read_excel("example_data.xlsx")
data.dropna(inplace=True)
data = data.groupby(['category', 'year'])['sales'].sum().reset_index()
data = data.pivot(index='year', columns='category', values='sales')
data.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.legend(loc='best')
plt.show()

以上代码展示了如何将数据集中的各个类别销售情况绘制成堆积柱状图。

示例 2：绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.read_excel("example_data.xlsx")
data.dropna(inplace=True)
plt.scatter(data['x'], data['y'], c=data['category'])
plt.show()

以上代码展示了如何使用 Pandas 和 Matplotlib 绘制一个散点图，横纵坐标是数据集的两个变量，颜色显示数据集的分类信息。

总结

本攻略介绍了 Pandas 和 Matplotlib 库在数据处理和可视化分析中的基本用法。通过实践操作，我们可以更加深入地理解数据的意义和数据之间的关系，帮助我们更好地分析和解决实际问题。