如何绘制 pandas 系列（附示例）

在 pandas 系列中绘制值有两种常见方法：

方法 1：从 Pandas 系列创建线图

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

plt. plot ( my_series.index , my_series.values )

方法 2：从 Pandas 系列创建直方图

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

my_series. plot (kind=' hist ')

以下示例展示了如何在实践中使用每种方法。

示例 1：从 pandas 系列创建线图

以下代码显示了如何从 pandas 系列创建线图：

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

#create pandas Series
my_series = pd. Series ([2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 12, 14, 15, 16, 16, 18,
                       19, 22, 22, 22, 25, 26, 27, 30, 33, 33, 33, 34, 35])

#create line plot to visualize values in Series
plt. plot ( my_series.index , my_series.values )

x轴显示pandas系列的索引值，y轴显示该系列的实际值。

您还可以使用各种 pandas 和 matplotlib 函数来自定义线条的外观以及轴标签和绘图标题：

 #create customized line plot
plt. plot (my_series. index , my_series. values , color=' red ', linewidth= 2.5 )

#add axis labels and title
plt. xlabel (' Index ')
plt. ylabel (' Values ')
plt. title (' Line Plot of Pandas Series ')

示例 2：从一系列 pandas 创建直方图

以下代码显示了如何从 pandas 系列创建直方图：

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

#create pandas Series
my_series = pd. Series ([2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 12, 14, 15, 16, 16, 18,
                       19, 22, 22, 22, 25, 26, 27, 30, 33, 33, 33, 34, 35])

#create histogram visualize distribution of values in Series
my_series. plot (kind=' hist ')

x 轴显示 pandas 系列的值，y 轴显示值的频率。

您还可以使用各种 pandas 和 matplotlib 函数来自定义直方图的外观以及直方图中使用的 bin 数量：

 #create histogram with 15 bins
my_series. plot (kind=' hist ', edgecolor=' black ', color=' gold ', bins= 15 )

#add axis labels and title
plt. xlabel (' Values ')
plt. title (' Histogram of Pandas Series ') 

请注意，直方图中使用的默认组数是10 。

请随意使用bins参数来增加此数字以生成更多的 bin，或减少此数字以生成更少的 bin。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

如何按值过滤 Pandas 系列
如何将 Pandas 系列转换为 DataFrame
如何将 Pandas 系列转换为 NumPy 数组