Pandas模块之垂直或水平交错条形图
目录
- df.plot() 函数
- Pandas模块之垂直条形图
- Pandas模块之水平交错条形图
df.plot() 函数
df.plot() 是 Pandas 中的一个函数,用于绘制数据框中的数据。它是基于 Matplotlib 库构建的,可以轻松地创建各种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点图等。
下面是 df.plot() 函数的一些常用参数和用法:
- kind:指定要创建的图表类型,可以是 ‘line’(折线图)、‘bar’(柱状图)、‘barh’(水平柱状图)、‘scatter’(散点图)等。
- x 和 y:用于指定要在图表中显示的数据列。x 参数指定作为 x 轴的数据列,y 参数指定作为 y 轴的数据列。
- title:用于设置图表的标题。
- xlabel 和 ylabel:分别用于设置 x 轴和 y 轴的标签。
- color:用于设置图表的颜色。
- ax:用于指定要绘制图表的坐标轴。
Pandas模块之垂直条形图
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 读入数据
GDP =pd.read_excel(r'Province GDP 2017.xlsx')
# Pandas模块之垂直或水平条形图
# 绘图(此时的数据集在前文已经按各省GDP做过升序处理)
GDP.GDP.plot(kind = 'bar', width = 0.8, rot = 0, color = 'steelblue', title = '2017年度6个省份GDP分布')
# 添加y轴标签
plt.ylabel('GDP(万亿)')
# 添加x轴刻度标签
plt.xticks(range(len(GDP.Province)), #指定刻度标签的位置 GDP.Province # 指出具体的刻度标签值)
# 为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(GDP.GDP):plt.text(x-0.1,y+0.2,'%s' %round(y,1),va='center')
# 显示图形
plt.show()

Pandas模块之水平交错条形图
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 读入数据
HuRun =pd.read_excel(r'HuRun.xlsx')# Pandas模块之水平交错条形图
HuRun_reshape = HuRun.pivot_table(index = 'City', columns='Year', values='Counts').reset_index()
# 对数据集降序排序
HuRun_reshape.sort_values(by = 2016, ascending = False, inplace = True)
HuRun_reshape.plot(x = 'City', y = [2016,2017], kind = 'bar', color = ['steelblue', 'indianred'], rot = 0, # 用于旋转x轴刻度标签的角度,0表示水平显示刻度标签width = 0.8, title = '近两年5个城市亿万资产家庭数比较')
# 添加y轴标签
plt.ylabel('亿万资产家庭数')
plt.xlabel('')
plt.show()

相关文章:
Pandas模块之垂直或水平交错条形图
目录 df.plot() 函数Pandas模块之垂直条形图Pandas模块之水平交错条形图 df.plot() 函数 df.plot() 是 Pandas 中的一个函数,用于绘制数据框中的数据。它是基于 Matplotlib 库构建的,可以轻松地创建各种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点…...
ArcGIS必会的选择要素方法(AND、OR、R、IN等)位置选择等
今天来看看ArcGIS中的几个选择的重要使用方法 1、常规选择、 2、模糊查询、 3、组合复合条件查询(AND、OR、IN), 4、空值NULL查询 5、位置选择 推荐学习: 以梦为马,超过万名学员学习ArcGIS入门到实战的应用课程…...
快速创建一个微信小程序,详细步骤以及示范程序代码
创建一个微信小程序涉及前端和后端的搭建与联调。以下是一个快速创建微信小程序的详细步骤以及示范程序代码。 一、注册微信小程序账号 前往微信公众平台,注册一个小程序账号并完成相关设置。注册完成后,获取小程序的AppID,这是后续开发过程…...
【继承】讲解
访问控制 传递下去可以一共分为四个特性 公有保护私有存在但不可见 虽然它们各自的特性不同,能不能使用也另说,但是在建立类对象的时候,系统都会申请相应的内存,也就是说,无论它们能不能用,它们都存在。 …...
无人机之低空管控技术
无人机的低空管控技术是对低空飞行活动进行管理和控制的一系列措施和技术的总称,旨在确保低空飞行活动的安全、有序和高效。 一、主要技术手段 雷达系统监测 原理:雷达是利用电磁波探测目标的电子设备,通过发射电磁波对目标进行照射并接收…...
探索 DevOps:从概念到实践
引言 在现代软件开发的世界中,DevOps 已成为一个热门词汇。它不仅改变了开发和运维的合作方式,还显著提升了软件交付的速度和质量。那么,究竟什么是 DevOps?它的定义和目标是什么?本文将为你详细解释 DevOps 的基本概念,并通过代码示例和图片帮助你更好地理解这一重要的…...
联通国际云视频:高清、稳定、易用的云端会议平台
一、产品概述 中国联通国际公司推出的云视频产品,是一款基于先进云计算技术的云会议架构平台。它旨在为用户提供高品质、方便快捷、简单易用、灵活多变、稳定可靠的视频通讯解决方案,满足用户随时随地高效沟通的需求。 二、主要功能 音视频及数据共享 …...
表达式求值(2020cspj)
题目描述 给定一个只包含加法和乘法的算术表达式,请你编程计算表达式的值。 输入格式 一行,为需要你计算的表达式,表达式中只包含数字、加法运算符 和乘法运算符 *,且没有括号,所有参与运算的数字均为 0 到 231−1…...
算法的学习笔记—数组中只出现一次的数字(牛客JZ56)
😀前言 在数组中寻找只出现一次的两个数字是一道经典的问题,通常可以通过位运算来有效解决。本文将详细介绍这一问题的解法,深入解析其背后的思路。 🏠个人主页:尘觉主页 文章目录 🥰数组中只出现一次的数字…...
《Pyhon入门:07 map与filter函数的常用用法》
Pyhon入门之map与filter函数常用用法 一、 map函数的常用用法1. 基本用法2. 使用lambda表达式3. 多个可迭代对象4. 使用自定义函数5. 返回迭代器6. 与filter函数结合使用 二、 filter函数的常用用法 一、 map函数的常用用法 1. 基本用法 map()函数是Python内置的一个函数&…...
基于vue框架的的高校消防设施管理系统06y99(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)系统界面在最后面。
系统程序文件列表 项目功能:设备分类,设备信息,维修人员,报修信息,维修进度,院系,消防知识,培训记录,培训信息,备件信息,备件申请,派发信息,采购信息 开题报告内容 基于Vue框架的高校消防设施管理系统开题报告 一、项目背景与意义 随着高校规模的不断扩大和校园建…...
ffmpeg视频滤镜:定向模糊-dblur
滤镜简述 dblur 官网链接 > https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#dblur 有一个模糊滤镜,我试了一下,没有感觉到它的特殊之处, 这里简单介绍一下。 滤镜使用 滤镜的参数 angle <float> ..FV.....T. set angle (from 0 t…...
【数据结构初阶】二叉树---堆
二叉树-堆的实现 一、树的概念(什么是树)二、二叉树的概念及结构2.1 二叉树的概念2.2 二叉树的性质2.3 二叉树存储结构 三、二叉树的顺序结构3.1 堆的概念及结构3.2 堆的向下调整算法3.3堆的创建 四、堆的代码实现4.1 堆的初始化4.2 堆的销毁4.3 堆的插入…...
Lucas带你手撕机器学习——决策树
一、决策树简介 决策树是一种基本的分类与回归方法,它通过树状结构对数据进行分类或预测。每个内部节点代表一个特征(属性),每个分支代表特征的一个可能值,而每个叶子节点代表一个分类或预测值。由于其直观和易于理解…...
OpenIPC开源FPV之Ardupilot配置
OpenIPC开源FPV之Ardupilot配置 1. 源由2. 问题3. 分析3.1 MAVLINK_MSG_ID_RAW_IMU3.2 MAVLINK_MSG_ID_SYS_STATUS3.3 MAVLINK_MSG_ID_BATTERY_STATUS3.4 MAVLINK_MSG_ID_RC_CHANNELS_RAW3.5 MAVLINK_MSG_ID_GPS_RAW_INT3.6 MAVLINK_MSG_ID_VFR_HUD3.7 MAVLINK_MSG_ID_GLOBAL_P…...
合并数组的两种常用方法比较
在 JavaScript 中,合并数组的两种常用方法是使用扩展运算符 (...) 和使用 push 方法。 使用扩展运算符 this.items [...this.items, ...data.items]; 优点: 易于理解:使用扩展运算符的语法非常直观,表达了“将两个数组合并成一个…...
qt 下载安装
1. 官网地址 https://www.qt.io/ 2. 下载 使用邮箱注册账号,登录,后边安装时也用的到 登录后: 这里需要电话号验证,电话号需要正确的,其他随便填,电话号中国区前需要86, 验证后自动下载 …...
Oracle SQL Developer 同时打开多个table的设置
Oracle SQL Developer 同时打开多个table的设置 工具 》 首选项 》数据库 》对象查看器,勾选 “自动冻结对象查看器窗口”...
NVIDIA发布Nemotron-70B-Instruct,超越GPT-4o和Claude 3.5的AI模型
一、Nemotron-70B-Instruct 是什么 Nemotron-70B-Instruct 是由 NVIDIA 基于 Meta 的 Llama 3.1-70B 模型开发的先进大语言模型(LLM)。该模型采用了新颖的神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)方法和知识蒸馏…...
死锁(Deadlock)C#
在多线程编程中,死锁(Deadlock)是一种非常常见的问题,通常发生在两个或多个线程相互等待对方持有的锁,导致它们都无法继续执行。要避免死锁,需要了解死锁的四个必要条件以及相应的解决策略。 死锁的形成 …...
大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用
大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...
从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)
基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...
IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)
文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停 1. 安全点(Safepoint)阻塞 现象:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。原因:JVM等待所有线程进入安全点(如…...
SQL慢可能是触发了ring buffer
简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...
苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会
在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...
python爬虫——气象数据爬取
一、导入库与全局配置 python 运行 import json import datetime import time import requests from sqlalchemy import create_engine import csv import pandas as pd作用: 引入数据解析、网络请求、时间处理、数据库操作等所需库。requests:发送 …...
从“安全密码”到测试体系:Gitee Test 赋能关键领域软件质量保障
关键领域软件测试的"安全密码":Gitee Test如何破解行业痛点 在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的"神经中枢"。从国防军工到能源电力,从金融交易到交通管控,这些关乎国计民生的关键领域…...
