用 Pandas 在 Python 中绘制数据

（给Python开发者加星标，提升Python技能）

来源：linux中国

https://linux.cn/article-12333-1.html

Pandas 是一个非常流行的 Python 数据操作库。学习怎样使用它的 API 绘制数据。

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。

除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？

在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： 

Matplotlib UK election results

自行绘制的数据

在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括：

• 运行最新版本的 Python（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明）

• 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本

数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： 

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv')

现在我们已经准备好了。在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot.bar(x='year')
plt.show()

只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。

我以宽格式使用数据，这意味着每个党派都有一列：

        year  conservative  labour  liberal  others
0       1966           253     364       12       1
1       1970           330     287        6       7
2   Feb 1974           297     301       14      18
..       ...           ...     ...      ...     ...
12      2015           330     232        8      80
13      2017           317     262       12      59
14      2019           365     202       11      72

这意味着 Pandas 会自动知道我希望如何分组，如果我希望进行不同的分组，Pandas 可以很容易地重组 DataFrame。

与 Seaborn 一样，Pandas 的绘图功能是 Matplotlib 之上的抽象，这就是为什么要调用 Matplotlib 的 plt.show() 函数来实际生成绘图的原因。

看起来是这样的：

pandas unstyled data plot

看起来很棒，特别是它又这么简单！让我们对它进行样式设置，使其看起来像 Matplotlib 的例子。

调整样式

我们可以通过访问底层的 Matplotlib 方法轻松地调整样式。

首先，我们可以通过将 Matplotlib 颜色表传递到绘图函数来为柱状图着色：

from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591'])
ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap)

我们可以使用绘图函数的返回值设置坐标轴标签和标题，它只是一个 Matplotlib 的 Axis 对象。 

ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('Seats')
ax.set_title('UK election results')

这是现在的样子：

pandas styled plot

这与上面的 Matplotlib 版本几乎相同，但是只用了 8 行代码而不是 16 行！我内心的代码高手非常高兴。 

抽象必须是可转义的

与 Seaborn 一样，向下访问 Matplotlib API 进行细节调整的能力确实很有帮助。这是给出抽象紧急出口使其既强大又简单的一个很好的例子。

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