使用Python中的matplotlib库读取csv文件绘制混合图

效果展示 * Python代码 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl data = pd.read_csv('taobao_data.csv', index_col='\u4f4d\u7f6e') data.drop(['宝贝', '卖家'], inplace=True, axis=1) data = data.groupby(['位置']).mean().sort_values(by='\u6210\u4ea4\u91cf') print(data.head()) fig, axis = plt.subplots(2, 2) 在Python编程中，数据分析和可视化是至关重要的环节。matplotlib库是一个强大的工具，它允许开发者创建各种图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。本示例将详细介绍如何利用matplotlib库结合pandas库读取CSV文件，并绘制混合图形。 我们需要导入必要的库，即pandas和matplotlib。`pd`是pandas库的别名，`plt`是matplotlib.pyplot模块的别名，`mpl`是matplotlib库的别名，这些别名可以使代码更加简洁易读。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl ``` 接下来，我们使用pandas的`read_csv`函数读取CSV文件。在这个例子中，文件名为`taobao_data.csv`，`index_col='位置'`参数表示将'位置'列设置为DataFrame的索引。 ```python data = pd.read_csv('taobao_data.csv', index_col='位置') ``` 在数据预处理阶段，我们可能会遇到不需要的列。这里，我们使用`drop`方法移除'宝贝'和'卖家'这两列，`inplace=True`表示直接在原DataFrame上进行操作，`axis=1`表示按列删除。 ```python data.drop(['宝贝', '卖家'], inplace=True, axis=1) ``` 为了进一步分析，我们可以对数据进行分组并计算平均值，然后按照'成交量'列的值进行排序。这可以通过`groupby`和`mean`函数实现，`sort_values`则用于排序。 ```python data = data.groupby(['位置']).mean().sort_values(by='成交量') print(data.head()) ``` 现在，我们准备绘制混合图。使用`subplots`创建一个2x2的子图布局，`fig`是整个图对象，`axis`是一个二维数组，包含四个子图的轴对象。 ```python fig, axis = plt.subplots(2, 2) ``` 接下来，我们将同一列的数据分别在四个子图上以不同的图表类型绘制出来：条形图（bar）、折线图（line）、箱型图（box）和饼图（pie）。`s`是数据列的引用，`plot`方法可以接受`ax`参数指定绘制的轴，`kind`参数定义了图表类型。 ```python s = data['价格'] s.plot(ax=axis[0][0], kind='bar', title='bar') s.plot(ax=axis[0][1], kind='line', title='line') s.plot(ax=axis[1][0], kind='box', title='box') s.plot(ax=axis[1][1], kind='pie', title='pie') ``` 调用`plt.show()`显示所有绘制的图形。 通过以上步骤，我们成功地使用matplotlib库和pandas库从CSV文件中提取数据，进行了数据处理，并在四个子图中展示了不同类型的图表，帮助我们更好地理解和分析数据。这种混合图的绘制方式在数据分析中非常实用，可以根据需要选择合适的图表类型来展示数据的分布、趋势和对比。