Python pandas 应用：如何读取csv数据并绘图
小编想和大家分享一些有关 Python 的知识，今天我们讲解的主题是利用 Pandas 模块进行 csv 数据读取和绘图处理。下面是具体步骤。
利用 Pandas 读取 csv 数据并绘图
在绘图之前先导入常用的 numpy 和 pandas 模块，绘图模块 matplotlib：
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)
我们可以先准备好 x、y 坐标数据：
xa = np.array([42.0, 44.4, 43.1, 40.6]) ya = np.array([21.6, 21.2, 13.5, 14.0]) xa1 = np.array([10, 40]) ya1 = np.array([10, 40])
然后利用 pandas 读取 csv 文件的数据保存在 numpy 数组中：
path_csv = "E:pythonpython20212021044091path_data.csv" path_data_x = pd.read_csv(path_csv,header=None,usecols=[0]) path_data_y = pd.read_csv(path_csv,header=None,usecols=[1]) path_x = np.array(path_data_x)[:,0] path_y = np.array(path_data_y)[:,0]
最后进行图像的绘制：
ax.plot(xa1, ya1, color='g', linestyle='', marker='.') ax.plot(xa, ya, color='g', linestyle='-', marker='.') ax.plot(path_x, path_y, color='m', linestyle='', marker='.') plt.show()
绘制好的图像将会显示出来。
Pandas 画 pearson 相关系数热力图
我们接下来看另一个例子，利用 seaborn 制作 pearson 相关系数热力图。
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.DataFrame({"A":[np.nan,2,9], "B":[4,14,6], "C":[987,8,9]})
f, ax = plt.subplots(figsize=(14,10))
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, cmap='RdBu', linewidths=0.05, ax=ax)
ax.set_title('Correlation between features')
plt.show()
其中 heatmap() 方法中有 annot 参数，默认为 False，不显示每个颜色的数字，如果设置为：annot=True，则在每个热力图上显示数字。
以上就是利用 Pandas 进行 csv 数据读取和绘图处理，希望对大家有所帮助。
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