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这篇文章主要介绍“python dataframe可视化操作方法是什么”,在日常操作中,相信很多人在python dataframe可视化操作方法是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”python dataframe可视化操作方法是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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## 使用pyplot express
import plotly_express as px
fig = px.scatter(df_v1, x="ds", y="订单组数")
fig.update_yaxes(rangemode="tozero",tickformat='.')
fig.update_xaxes(tickangle=45, tickformat='%Y-%m-%d')
fig.show()
Step1: 可直接加载dataframe数据框,x轴,y轴对应字段即可;
Step2: 可以使用fig.update_yaxes,fig.update_xaxes 更新布局,即更新ployly的layout;
重点说明:fig.update_yaxes,fig.update_xaxes 设置等价于 plotly的layout设置,分别设置X轴,y轴
详细layout布局设置请查询参考文档;
Mark:
Y轴禁用科学计数法:主要设置字段是:tickformat
X轴日期正常显示:主要设置字段也是:tickformat (string
)
Y轴从0刻度显示或者自由显示 ;
import plotly.express as px
iris = px.data.iris()
fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length", facet_col="species")
fig.update_xaxes(rangemode="tozero") #从0显示
fig.update_yaxes(rangemode="tozero") #从0显示
fig.show()
X轴设置倾斜角度
import plotly.express as px
tips = px.data.tips()
fig = px.histogram(tips, x="sex", y="tip", histfunc='sum', facet_col='smoker')
fig.update_xaxes(tickangle=45, tickfont=dict(family='Rockwell', color='crimson', size=14))
fig.show()
到此,关于“python dataframe可视化操作方法是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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