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Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化?

2021年11月27日2050百度已收录

快速创建,当然是用库啰。

主流的库:pandas、seaborn、matplotlib。

另外plotlib和bokeh也可以了解下。

pandaspandas是基础,数据分析可视化,首先要分析,然后才谈得上可视化。

Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化?  Python数据分析 第1张

(图片来源:pandas官网)

pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格,每行是一个观测(observation)/实例(instance),每列是一个特征(feature)/属性(property)。理解了DataFrame,Serie也就不难理解,DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.

然后pandas提供了各种数据分析的方法,处理DataFrame和Serie.

绘图库然后,seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库,用来绘制各种可视化的图形。(当然,其实pandas也可以用来绘图,但是pandas的绘图能力比较孱弱,一般不用。)

seaborn是基于matplotlib的,后出转精,API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib,有的时候还是需要使用matplotlib。

Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化?  Python数据分析 第2张

(图片来源:seaborn官网)

seaborn和matplotlib都是绘制图片,而plotly和bokeh可以做出可交互的图片。当然,这也就意味着,为了实现交互功能,你需要自己搭一个服务(bokeh),或者是找平台host(plotly提供收费host)。

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