作者：HaigLee
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0. 前言

      很多时候，我们需要直观的了解数据的形式，看到数据展现趋势，所以经常用图形的方式来进行展现。在pandas 中，我们可以直接进行作图操作，今天我们看一下柱状图的使用方式和展现形式。

1.柱状图1

1.1. 导入库

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

1.2. 读入数据

students = pd.read_excel('./data/Students_plot1.xlsx')
students

数据1.png

1.3. 数据排序，根据Number字段排序

students.sort_values('Number',inplace=True,ascending=False)
students

数据2.png

1.4. 使用数据进行作图处理

students.plot.bar(x='Field',y='Number',color='green',title='Students Field sorted by Number')
plt.tight_layout()
plt.show()

数据3.png

---

2. 柱状图2

2.1. 导入库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
# plt.rcParams['font.family'] = ['STHeiti']
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti']

2.2. 读入数据

students =  pd.read_excel('./data/Students_plot1.xlsx')

2.3.数据进行排序

students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
students.index = range(0, len(students))
students

数据1.png

2.4.画图处理数据

plt.bar(students['Field'], students['Number'], color='orange', width=0.7)
plt.xticks(students['Field'], rotation='90')
plt.title('Students Field sorted by Number', fontsize=16)
plt.xlabel('Field')
plt.ylabel('Number')
plt.tight_layout()
plt.show()

数据2.png

---

3. 柱状图3

3.1. 导入库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

3.2. 读取数据

students = pd.read_excel('./data/Students_group.xlsx')
students

数据1.png

3.3. 数据进行排序

students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students

数据2.png

3.4. 画图处理数据，展现数据结果

students.plot.bar('Field', ['2016', '2017'], color=['orange', 'Red'])
plt.title('Students Field sorted by Number', fontsize=16)
plt.xlabel('Field', fontweight='bold')
plt.ylabel('Number', fontweight='bold')
# plt.tight_layout()
ax = plt.gca()
ax.set_xticklabels(students['Field'], rotation=40, ha='right')
plt.gcf().subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.42)
plt.show()

数据3.png

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