Python如何利用pandas读取csv数据并绘图

89542767 发布于2022-11-09 14:02 / 671人阅读

　　小编写这篇文章的一个主要目的，主要是给大家去做一个解答，解答的内容主要是Python相关知识，比如说，会给大家讲解怎么样去利用Python pandas去做一个读取，读取的是csv数据，然后将这些数据去做一个绘图处理，具体内容下面给大家详细解答。

　　如何利用pandas读取csv数据并绘图

　　导包，常用的numpy和pandas，绘图模块matplotlib，

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import pandas as pd
　　import numpy as np
　　fig=plt.figure()
　　ax=fig.add_subplot(111)

　　读取csv文件的数据，保存到numpy数组内

　　path_csv="E:pythonpython20212021044091path_data.csv"
　　xa=np.array([42.0,44.4,43.1,40.6])
　　ya=np.array([21.6,21.2,13.5,14.0])
　　xa1=np.array([10,40])
　　ya1=np.array([10,40])
　　path_data_x=pd.read_csv(path_csv,header=None,usecols=[0])
　　path_data_y=pd.read_csv(path_csv,header=None,usecols=[1])
　　path_x=np.array(path_data_x)[:,0]
　　path_y=np.array(path_data_y)[:,0]

　　绘制图像

　　print(path_x[0])
　　print(path_y[0])
　　ax.plot(xa1,ya1,color='g',linestyle='',marker='.')
　　ax.plot(xa,ya,color='g',linestyle='-',marker='.')
　　ax.plot(path_x,path_y,color='m',linestyle='',marker='.')
　　plt.show()

　　展示结果

　　pandas画pearson相关系数热力图

　　pearson相关系数计算函数

　　data.corr()

　　该方法支持空值：np.nan

　　import seaborn as sns
　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　data=pd.DataFrame({"A":[np.nan,2,9],"B":[4,14,6],"c":[987,8,9]})
　　f,ax=plt.subplots(figsize=(14,10))
　　corr=data.corr()
　　#print(corr)
　　sns.heatmap(corr,cmap='RdBu',linewidths=0.05,ax=ax)
　　#设置Axes的标题
　　ax.set_title('Correlation between features')
　　plt.show()
　　plt.close()
　　f.savefig('sns_style_origin.jpg',dpi=100,bbox_inches='tight')
　　其中heatmap()方法中有annot参数，默认为False，不显示每个颜色的数字，如果设置为：annot=True，则在每个热力图上显示数字。

　　效果如下：

　　以上内容就为大家介绍完毕了，希望可以给大家带来更多帮助。

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