1.導入模塊

>>> import pandas as pd 
>>> import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib模塊安裝需要梯子，安裝命令 pip3 install matplotlib

2.導入數(shù)據(jù)

>>> air_quality = pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)

index_col：數(shù)字、列名或列表，數(shù)字或列名指定某一列作為索引，列表制定某幾列作為 DataFrame 的層次索引
parse_dates參數(shù)：將csv中的時間字符串轉(zhuǎn)換成日期格式，但會減慢加載速度，默認為False

3.快速繪制整個簡單折線圖

>>> air_quality.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000000010BCF278>
>>> plt.show()

image.png

4.選擇多列繪制簡單折線圖

>>> air_quality[["station_paris","station_london"]].plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000000010624C50>
>>> plt.show()

image.png

5.繪制簡單散點圖

>>> air_quality.plot.scatter(x="station_london", y="station_paris", alpha=0.5)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000FA1AA90>
>>> plt.show()

image.png

x：指定 X 軸數(shù)據(jù)。y：指定 Y 軸數(shù)據(jù)。alpha：指定散點的透明度。
更多的參數(shù)參考Matplotlib scatter函數(shù)

6.自定義圖表選項

>>> fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4));    #創(chuàng)建空matplotlib圖和軸
>>> air_quality.plot.area(ax=axs);               #將對應的數(shù)據(jù)放到對應的圖表上
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x00000000105C7C50>
>>> axs.set_ylabel("NO$_2$ concentration");      #定義縱軸標題
Text(0, 0.5, 'NO$_2$ concentration')
>>> fig.savefig("no2_concentrations.png")        #輸出為圖片保存
>>> plt.show()

分開顯示

統(tǒng)一顯示