数据太大时，excel打不开文件，这时需要pandas

9. 柱状图 bar

9.1 pandas 绘图

import pandas as pd

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
print(students)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.plot.bar(x='Field', y='Number')
print(students)
plt.show()

从高到低进行排序：降序排列

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y='Number')
print(students)
plt.show()

颜色不一样，看起来比较乱，

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y='Number', color='orange')  # 修改
print(students)
plt.show()

标签完整显示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y='Number', color='orange')  
plt.tight_layout()  # 新增，让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

增加Title：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y='Number', color='orange', \
title='International Students by Field')  # 新增 title
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

9.2 matplotlib.pyplot 绘图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
# students.plot.bar(x='Field', y='Number', color='orange', title='International Students by Field')  #  title
plt.bar(students.Field, students.Number)
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

上图中 x 轴标签交织在一起，通过 ratotion 参数将其展开：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
# students.plot.bar(x='Field', y='Number', color='orange', title='International Students by Field')  #  title
plt.bar(students.Field, students.Number, color='orange')
plt.xticks(students.Field, rotation='90')  # 新增
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='Number', inplace=True, ascending=False)
# students.plot.bar(x='Field', y='Number', color='orange', title='International Students by Field')  #  title
plt.bar(students.Field, students.Number, color='orange')
plt.xticks(students.Field, rotation='90')  # 新增

plt.xlabel('Field')
plt.ylabel('Number')
plt.title('International Students by Field', fontsize=16)

plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

10. 分组柱图，深度优化

拼颜值的时代，连做个图都不能例外
本节目标图片：分组比较

重点：

• x 轴标签倾斜
• 颜色调整
• 标题、label 的字号

10.1 pandas 绘图

两列数据对比：

import pandas as pd

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
print(students)

制图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.show()

排序：
inplace=Ture不会生成新的DataFrame，ascending=False 从大到小排

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.show()

变的宽松：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

加title

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'], title='International Students by Field')  
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

添加Titie，同时将文字大小调为 16 号大写、粗体，必须要用 plt.title进行设置

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.title('International Students by Field', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

已经有了一个默认的 x 轴的label了，再添加一个x轴、y轴的label

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.title('International Students by Field', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Field', fontweight='bold') # 加粗
plt.ylabel('Number', fontweight='bold') # 加粗
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

将标签倾斜 45 度.
用matplotlib绘制的图基本分为两大区域，figure和axes（轴）

想优化轴的话，首先要拿到它的 axes，需要调用函数plt.gca()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.title('International Students by Field', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Field', fontweight='bold') # 加粗
plt.ylabel('Number', fontweight='bold') # 加粗
ax = plt.gca() # get cart axes 的缩写
ax.set_xticklabels(students['Field'], rotation=45)  # 重新铺一遍 x 轴上的文字
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

发现有点怪，x 轴的 ticks 没有对其，因为他们以每个单词的中点，作为中心点旋转的，继续修改

ha：Horizontal alignment 水平对其，将x轴标签单词的开始部分对其，以右侧部分为中心点，进行选择 45 度

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.title('International Students by Field', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Field', fontweight='bold') # 加粗
plt.ylabel('Number', fontweight='bold') # 加粗
ax = plt.gca() # get cart axes 的缩写
ax.set_xticklabels(students['Field'], rotation=45, ha='right')  # 重新铺一遍 x 轴上的文字 ha：Horizontal alignment 水平对其
plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

发现新的问题，留的空白太多

plt.gca()拿到当前的figure图形，子图形的调整subplots_adjust()，left留出 20% 的宽度，bottom（底部）留出42%的宽度，将plt.tight_layout()注销掉

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

students = pd.read_excel('C:/Temp/Students.xlsx')
students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)
students.plot.bar(x='Field', y=['2016', '2017'], color=['orange', 'red'])  
plt.title('International Students by Field', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Field', fontweight='bold') # 加粗
plt.ylabel('Number', fontweight='bold') # 加粗
ax = plt.gca() # get cart axes 的缩写
ax.set_xticklabels(students['Field'], rotation=45, ha='right')  # 重新铺一遍 x 轴上的文字 ha：Horizontal alignment 水平对其
# plt.tight_layout()  # 让图更紧凑，这样可以将x轴标签显示完整。
plt.show()

11. 叠加柱状图，水平柱状图

叠加柱状图：

转 90° 之后，变成横向的柱状图

11.1 Excel 绘图

数据介绍：用户ID、用户姓名、用户在 10、11、12 三个月使用的次数，看用户在10、11、12三个月的叠加柱状图。

选中区域，然后

变成横向，

11.2 pandas 绘图

import pandas as pd

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
print(users)

绘制一个分组柱状图（类似上一节课）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
users.plot.bar(x='Name', y=['Oct', 'Nov', 'Dec']]
plt.show()

将上图，变成叠加柱状图，添加参数 stacked=True

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
users.plot.bar(x='Name', y=['Oct', 'Nov', 'Dec'], stacked=True]
plt.show()

上图中，标签是截断的，修改一下，增加 plt.tight_layout()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
users.plot.bar(x='Name', y=['Oct', 'Nov', 'Dec'], stacked=True]
plt.tight_layout()
plt.show()

加Title，并按用户总的使用量进行排序：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
users['Total'] = users['Oct'] + users['Nov'] + users['Dec']
users.sort_values(by='Total', inplace=True, ascending=False)
users.plot.bar(x='Name', y=['Oct', 'Nov', 'Dec'], stacked=True]
plt.tight_layout()
plt.show()

将图转为水平，将plot.bar改为plot.barh (h: horizontal 水平的)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
users['Total'] = users['Oct'] + users['Nov'] + users['Dec']
users.sort_values(by='Total', inplace=True, ascending=False)
users.plot.barh(x='Name', y=['Oct', 'Nov', 'Dec'], stacked=True]
plt.tight_layout()
plt.show()

ascending=True

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

users= pd.read_excel('C:/Temp/Users.xlsx')
users['Total'] = users['Oct'] + users['Nov'] + users['Dec']
users.sort_values(by='Total', inplace=True, ascending=True)
users.plot.barh(x='Name', y=['Oct', 'Nov', 'Dec'], stacked=True]
plt.tight_layout()
plt.show()