Pandas内置数据可视化ML

Pandas是Python中一个流行的数据处理和分析库。除了提供强大的数据处理和分析能力外，Pandas还提供了内置的数据可视化功能。这个功能让我们可以用图表来更好地理解数据和分析数据。

Pandas的内置数据可视化功能

Pandas提供了许多内置的数据可视化工具，如下所示：

• 线型图
• 散点图
• 条形图
• 直方图
• 面积图
• 箱型图

我们可以使用.plot()方法进行数据可视化。例如：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df.plot()
plt.show()

上面的示例代码使用np.random.randn()生成一个大小为10x4的随机数组，然后将它转换为Pandas中的数据帧。接着，我们调用df.plot()方法绘制一个线型图，并通过plt.show()函数显示这个图。

此外，我们还可以改变绘图的样式。例如：

df.plot(kind='bar', figsize=(8, 6))
plt.show()

上面的示例代码绘制了一个条形图，指定了图形的大小为8x6。

我们还可以使用Pandas提供的其他参数集成更多模块，实现更丰富的绘图效果。例如：

df.plot(kind='scatter', x='A', y='B', s=df['C']*100)
plt.show()

上面的示例代码绘制了一个散点图，横轴为'A'列，纵轴为'B'列，点的大小由'C'列控制。

总结

Pandas提供了许多内置的数据可视化工具，使我们能够更好地理解数据和分析数据。在数据预处理的时候，数据可视化可以让我们快速发现数据的异常和规律，减少我们犯错的可能。在数据分析的时候，数据可视化可以让我们更好地解释数据和展示数据结果，帮助我们做出更准确的决策。