数据分析 大数据之路 六 matplotlib 绘图工具

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


# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
# 用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  

# 读取本地 unrate.csv 文件
unrate = pd.read_csv('unrate.csv')
print(unrate.head())

# pd.to_datetime() 将数据转换成datetime类型
unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])
print(unrate.head(12))

# plt.plot()画折线图
plt.plot()
# plt.show()显示图形
plt.show()

　　

       DATE  VALUE
0  1948/1/1    3.4
1  1948/2/1    3.8
2  1948/3/1    4.0
3  1948/4/1    3.9
4  1948/5/1    3.5
         DATE  VALUE
0  1948-01-01    3.4
1  1948-02-01    3.8
2  1948-03-01    4.0
3  1948-04-01    3.9
4  1948-05-01    3.5
5  1948-06-01    3.6
6  1948-07-01    3.6
7  1948-08-01    3.9
8  1948-09-01    3.8
9  1948-10-01    3.7
10 1948-11-01    3.8
11 1948-12-01    4.0

 

 

 

 

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


# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
# 用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  

# 读取本地 unrate.csv 文件
unrate = pd.read_csv('unrate.csv')



first_twelve = unrate[0:12]
print (first_twelve)
plt.plot(first_twelve['DATE'], first_twelve['VALUE'])
plt.show()

　　

         DATE  VALUE
0    1948/1/1    3.4
1    1948/2/1    3.8
2    1948/3/1    4.0
3    1948/4/1    3.9
4    1948/5/1    3.5
5    1948/6/1    3.6
6    1948/7/1    3.6
7    1948/8/1    3.9
8    1948/9/1    3.8
9   1948/10/1    3.7
10  1948/11/1    3.8
11  1948/12/1    4.0

 

 

 

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


# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
# 用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  

# 读取本地 unrate.csv 文件
unrate = pd.read_csv('unrate.csv')



first_twelve = unrate[0:12]
plt.plot(first_twelve['DATE'], first_twelve['VALUE'])

# plt.xticks设置x轴坐标，rotation设置x刻度旋转角度
plt.xticks(rotation=45)
#print (help(plt.xticks))
plt.show()

　　

 

 

 

 

 

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


# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
# 用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  

# 读取本地 unrate.csv 文件
unrate = pd.read_csv('unrate.csv')



first_twelve = unrate[0:12]
plt.plot(first_twelve['DATE'], first_twelve['VALUE'])

plt.plot(first_twelve['DATE'], first_twelve['VALUE'])
# plt.xticks设置x轴坐标，rotation设置x刻度旋转角度
plt.xticks(rotation=90)

# plt.xlabel()设置x轴标题
#plt.xlabel('Month')
plt.xlabel('月份')
#plt.ylabel('Unemployment rate')
plt.ylabel('失业率')
# plt.title()设置标题
plt.title('1948年失业率走势')
plt.show()

　　

 

 

在一张纸上画多张图

import matplotlib.pyplot as plt
# 创建画板
fig = plt.figure()

#.add_subplot添加子图
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
#ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
#ax4 = fig.add_subplot(224)
plt.show()

　　

 

标签：数据分析,twelve,1948,plt,matplotlib,01,绘图,unrate,import
来源： https://www.cnblogs.com/gdwz922/p/10653099.html