文章原创,最近更新：2018-05-9
1.原数据的展示
2.柱形图的绘制
3.散点图的绘制
课程来源: python数据分析与机器学习实战-唐宇迪
为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv文件以百度网盘共享的方式分享出来.
链接: https://pan.baidu.com/s/1yR7qkY4SjGdCiP-hqOXQRQ 密码: wf5f
1.原数据的展示
对fandango_scores.csv文件,将'FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars'这6列的前5行的数据提取出来.
具体代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
print(norm_reviews[:5])
输出的结果如下:
0 Avengers: Age of Ultron (2015) 4.3 3.55
1 Cinderella (2015) 4.0 3.75
2 Ant-Man (2015) 4.5 4.05
3 Do You Believe? (2015) 4.2 2.35
4 Hot Tub Time Machine 2 (2015) 1.4 1.70
IMDB_norm Fandango_Ratingvalue Fandango_Stars
0 3.90 4.5 5.0
1 3.55 4.5 5.0
2 3.90 4.5 5.0
3 2.70 4.5 5.0
4 2.55 3.0 3.5
2.数据的分组
如截图这样的情况,数据很多,不能一一的在图例的刻度上显示,就需要对数据进行分bins处理,即就是分区域处理.比如0.0-0.5,0.5-1.0等等,对数据进行统计处理.
那应该怎么分bins处理呢?
在这里涉及到value_counts()/sort_index():
- value_counts()
Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)
功能：返回包含唯一值计数的对象。结果对象将按降序排列，以便第一个元素是最常出现的元素。 不包括默认的NA值,返回：计数：Serise- normalize : boolean, default False
如果为True，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。 - sort : boolean, default True
按值排序 - ascending : boolean, default False
按升序排序 - bins : integer, optional
而不是数值计算，把它们分成半开放的箱子，一个方便的pd.cut，只适用于数字数据 - dropna : boolean, default True
不包括NaN的数量。
- normalize : boolean, default False
- sort_index()
Series 的 sort_index(ascending=True) 方法可以对 index 进行排序操作，ascending 参数用于控制升序或降序，默认为升序。
若要按值对 Series 进行排序，当使用 .order(na_last=True, ascending=True, kind='mergesort') 方法，任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾。
在 DataFrame 上，.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法多了一个轴向的选择参数与一个 by 参数，by 参数的作用是针对某一（些）列进行排序（不能对行使用 by 参数）。注意在使用sort_index对DataFrame进行排序的时候，不能直接对index和columns都含有的字段进行排序，会报错。
首先对两列的数据进行统计,并排序,完整的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
fandango_distribution = norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'].value_counts()
fandango_distribution = fandango_distribution.sort_index()
imdb_distribution = norm_reviews['IMDB_norm'].value_counts()
imdb_distribution = imdb_distribution.sort_index()
print(fandango_distribution)
print(imdb_distribution)
输出的结果如下:
2.7 2
2.8 2
2.9 5
3.0 4
3.1 3
3.2 5
3.3 4
...
4.2 12
4.3 11
4.4 7
4.5 9
4.6 4
4.8 3
Name: Fandango_Ratingvalue, dtype: int64
2.00 1
2.10 1
2.15 1
2.20 1
2.30 2
2.45 2
...
4.00 1
4.05 1
4.10 4
4.15 1
4.20 2
4.30 1
Name: IMDB_norm, dtype: int64
用ax.hist()函数对"Fandango_Ratingvalue"这一列数据进行基本的分组.
这里涉及到一个新的知识点hist()函数:
- .hist()函数参数详解
matplotlib.pyplot.hist(
x, bins=10, range=None, normed=False,
weights=None, cumulative=False, bottom=None,
histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u'vertical',
rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False,
hold=None, **kwargs)
- x : (n,) array or sequence of (n,) arrays
这个参数是指定每个bin(箱子)分布的数据,对应x轴 - bins : integer or array_like, optional
这个参数指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图 - normed : boolean, optional
If True, the first element of the return tuple will be the counts normalized to form a probability density, i.e.,n/(len(x)`dbin)
这个参数指定密度,也就是每个条状图的占比例比,默认为1 - color : color or array_like of colors or None, optional
这个指定条状图的颜色
对"Fandango_Ratingvalue"这一列数据进行基本的分组,代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
fig,ax=plt.subplots()
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'])
plt.show()
输出的结果如下:
如果将对"Fandango_Ratingvalue"这一列数据分为20组数据,又是应该怎么样分呢?
修改的地方如下:
修改前:
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'])
修改后:
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'],bins=20)
完整的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
fig,ax=plt.subplots()
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'],bins=20)
plt.show()
输出的结果如下:
如果将对"Fandango_Ratingvalue"这一列数据分为20组数据,并且只对4-5之间的的数据进行分组,又是应该怎么样分呢?
修改的地方如下:
修改前:
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'],bins=20)
修改后:
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'],range=(4,5),bins=20)
完整的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
fig,ax=plt.subplots()
ax.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'],range=(4,5),bins=20)
plt.show()
输出的结果如下:
2.子图绘制
如何绘制一个画布上有4个子图?
这里有涉及到一个新的知识点:
- .set_ylim()
设置y轴的范围，不设置的话会自动设置合适的y值范围（可视区域最大化）.
还有类似的.set_xlim()
设置x轴的范围
复习旧的知识点:
- fig.add_subplot(rows,cols,num)这里是设置plot的布局（rows, cols, num）
rows: 一页中图形的行数
cols: 一页中图形的列数
num: 绘制第几个图形（从1开始）,从上往下,从左到右的原则
还有一种写法: sp = figure.add_subplot(221) - .set_title()
设置当前图形的Title
比如:sp1.set_title("subtitle1", fontsize=10, color="b") - .figure()
画图之前首先设置figure对象，此函数相当于设置一块自定义大小的画布，使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上，其中参数figsize设置画布大小
完整的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
fig = plt.figure(figsize=(5,20))
ax1 = fig.add_subplot(4,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(4,1,2)
ax3 = fig.add_subplot(4,1,3)
ax4 = fig.add_subplot(4,1,4)
ax1.hist(norm_reviews['Fandango_Ratingvalue'], bins=20, range=(0, 5))
ax1.set_title('Distribution of Fandango Ratings')
ax1.set_ylim(0, 50)
ax2.hist(norm_reviews['RT_user_norm'], 20, range=(0, 5))
ax2.set_title('Distribution of Rotten Tomatoes Ratings')
ax2.set_ylim(0, 50)
ax3.hist(norm_reviews['Metacritic_user_nom'], 20, range=(0, 5))
ax3.set_title('Distribution of Metacritic Ratings')
ax3.set_ylim(0, 50)
ax4.hist(norm_reviews['IMDB_norm'], 20, range=(0, 5))
ax4.set_title('Distribution of IMDB Ratings')
ax4.set_ylim(0, 50)
plt.show()
显示的结果如下:
3.画箱形图
箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表，只是数据大小、占比、趋势等等的呈现，其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量，因此，该图信息量较大，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异（需在箱线图中加入均值点），还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
matplotlib库常用boxplot函数画箱线图,boxplot函数中包含n多参数，涉及到对框的颜色及形状、线段线型、均值线、异常点的形状大小等等设置，由于大多并不常用，用了几个常用参数，具体如下：
df.boxplot(data,sym='r*',vert=False,patch_artist=True,meanline=False,showmeans=True)
- sym='r*',表示异常点的形状，
- vert=False，表示横向还是竖向（True），,
- patch_artist=True,（上下四分位框内是否填充，True为填充）
- meanline=False,showmeans=True，是否有均值线及其形状，meanline=True时，均值线也像中位数线一样是条红色线段，这样容易与中位数线混淆。
另外，还有其他参数，比如notch表示中间箱体是否缺口，whis为设置数据的范围，showcaps、showbox是否显示边框.
学习参考链接:Python-matplotlib统计图之箱线图漫谈
如何画一个基本的箱形图呢?
完整的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
fig,ax=plt.subplots()
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
ax.boxplot(norm_reviews['RT_user_norm'])
ax.set_xticklabels(['Rotten Tomatoes'])
ax4.set_ylim(0, 5)
plt.show()
输出的结果如下:
如何绘制多个箱形图?
完整的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reviews=pd.read_csv("fandango_scores.csv")
fig,ax=plt.subplots()
cols = ['FILM','RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
num_cols = ['RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue']
norm_reviews = reviews[cols]
ax.boxplot(norm_reviews[num_cols].values)
ax.set_xticklabels(num_cols,rotation=90)
ax4.set_ylim(0, 5)
plt.show()
输出的结果如下:
