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Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

發布時間:2021-11-23 16:23:04 來源:億速云 閱讀:407 作者:iii 欄目:大數據

這篇文章主要講解了“Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用”吧!

前言

最近發現漢語中類似的一個可視化圖庫「Pandas_Alive」,不僅包含動態條形圖,還可以繪制動態曲線圖產品,氣泡圖,餅狀圖,地圖在等。

同樣也是幾行代碼就能完成動態圖表的替換。

GitHub地址:

https://github.com/JackMcKew/pandas_alive

使用文檔:

https://jackmckew.github.io/pandas_alive/

安裝版本建議是0.2.3 matplotlib版本是3.2.1

同時需自行安裝tqdm(顯示進度條)和descartes(放置地圖相關庫)。

要不然會出現報錯,估計是作者的requestment.txt沒包含這兩個庫。

好了,成功安裝后就可以約會這個第三方庫,直接選擇加載本地文件。

import  pandas_alive as  pd 
import  pandas  
covid_df = pd.read_csv('data / covid19.csv',index_col = 0,parse_dates = [ 0 ])
covid_df.plot_animated(filename = 'examples / example-barh-chart.gif',n_visible = 15)

剛開始學習這個庫的時候,大家可以減少數據,這樣生成GIF的時間就會快一些

例如在接下來的實踐中,基本都只挑選了20天左右的數據。

Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

對于其他圖表,我們可以查看官方文檔的API說明,得以了解。

下面我們就來看看其他動態圖表的替換方法吧!

動態條形圖

elec_df = pd.read_csv(“ data / Aus_Elec_Gen_1980_2018.csv”,index_col = 0,parse_dates = [ 0 ],千元= ',')
elec_df = elec_df.iloc [:20,:] elec_df.fillna(0).plot_animated('examples / example-electricity- generation -australia.gif',period_fmt = “%Y”,title = '1980-2018年澳大利亞發電來源')

Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

02動態柱狀圖

covid_df = pd.read_csv('data / covid19.csv',index_col = 0,parse_dates = [ 0 ])
covid_df.plot_animated(filename = 'examples / example-barv-chart.gif',方向= 'v',n_visible = 15)

03動態曲線圖

covid_df = pd.read_csv('data / covid19.csv',index_col = 0,parse_dates = [ 0 ])
covid_df.diff()
fillna(0).plot_animated(filename = 'examples / example-line-chart.gif',kind = 'line',period_label = { 'x':  0.25,  'y':  0.9 })

Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

04動態面積圖

covid_df = pd.read_csv('data / covid19.csv',index_col = 0,parse_dates = [ 0 ])
covid_df.sum(axis = 1).fillna(0).plot_animated(filename = 'examples / example-bar-chart .gif',kind = 'bar',
        period_label = { 'x':  0.1,  'y':  0.9 },
        enable_progress_bar = True,steps_per_period = 2,interpolate_period = True,period_length = 200
)

05動態散點圖

max_temp_df = pd.read_csv(
    “ data / Newcastle_Australia_Max_Temps.csv”,
    parse_dates = { “ Timestamp”:[ “ Year”,  “ Month”,  “ Day” ]},
)
min_temp_df = pd.read_csv(
    “ data / Newcastle_Tustralia_T。,
    parse_dates = { “ Timestamp”:[ “ Year”,  “ Month”,  “ Day” ]},
)

max_temp_df = max_temp_df.iloc [:5000
,:] min_temp_df = min_temp_df.iloc [:5000

,:] merged_temp_df = pd。 merge_asof(max_temp_df,min_temp_df,on = “ Timestamp”)
merged_temp_df.index = pd.to_datetime(merged_temp_df [ “ Timestamp” ] .dt.strftime('%Y /%m /%d'))

keep_columns = [ “最低溫度(攝氏度)”,  “最高溫度(攝氏度)) “ ” 
merged_temp_df [keep_columns] .resample(“ Y”).mean()。plot_animated(filename = 'examples / example-scatter-chart.gif',kind = “ scatter”,
                                                                title = “最高溫度和最低溫度澳大利亞紐卡斯爾')

Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

06動態餅狀圖

covid_df = pd.read_csv('data / covid19.csv',index_col = 0,parse_dates = [ 0 ])
covid_df.plot_animated(filename = 'examples / example-pie-chart.gif',kind = “ pie”,
                       rotationlabels = True,period_label = { 'x':  0,  'y':  0 })

07動態氣泡圖

multi_index_df = pd.read_csv( “數據/ multi.csv” ,標題= [ 0,  1 ],index_col = 0)
multi_index_df.index = pd.to_datetime(multi_index_df.index,dayfirst =真)

map_chart = multi_index_df.plot_animated(
    種類= “ bubble”,
    文件名= “ examples / example-bubble-chart.gif”,
    x_data_label = “經度”,
    y_data_label = “緯度”,
    size_data_label = “案例”,
    color_data_label = “案例”,
    vmax = 5,steps_per_period = 3,interpolate_period = True,period_length = 500,
    dpi = 100
)

Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

08地理空間點圖表

進口 geopandas
導入 pandas_alive
進口 contextily 

GDF = geopandas.read_file('數據/ NSW-covid19-例逐postcode.gpkg' )
gdf.index = gdf.postcode 
GDF = gdf.drop('郵編',軸= 1)

的結果= gdf.iloc [:,:20 ] 
result [ 'geometry' ] = gdf.iloc [:,  -1:] [ 'geometry' ] 

map_chart = result.plot_animated(filename = 'examples / example-geo-point-chart .gif”,
                                 basemap_format = { 'source':contextily.providers.Stamen.Terrain})

09總體地理圖表

進口 geopandas
導入 pandas_alive
進口 contextily 

GDF = geopandas.read_file('數據/意大利-covid-region.gpkg' )
gdf.index = gdf.region 
GDF = gdf.drop('區域',軸= 1)

結果= gdf.iloc [:,:20 ] 
result [ 'geometry' ] = gdf.iloc [:,  -1:] [ 'geometry' ] 

map_chart = result.plot_animated(filename = 'examples / example-example-example-geo-polygon-chart.gif',
                                 basemap_format = { 'source':contextily.providers.Stamen.Terrain})

Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用

感謝各位的閱讀,以上就是“Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Python可視化庫Pandas_Alive怎么使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!

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