Pandas高级数据分析快速入门之一——Python开发环境篇
Pandas高级数据分析快速入门之二——基础篇
Pandas高级数据分析快速入门之三——数据挖掘与统计分析篇
Pandas高级数据分析快速入门之四——数据可视化篇
Pandas高级数据分析快速入门之五——机器学习特征工程篇
Pandas高级数据分析快速入门之六——机器学习预测分析篇

1. 关于Matlibplot

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats  # 科学计算包

def stats_linear_regression(df):
    user_df = df.loc[df['carduser_id']== 2085603 ].reset_index(drop=True)
       
    Days = user_df['days'].values
    Days = Days[1:]
    k = []
    for i in range(len(Days)):
        k.append(i)
    #Days = Days.reshape(-1,1)
    x = np.array(k)
    y = Days
    # 科学计算包中统计方法，用于计算散点回归线趋势的斜率、截距
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y) 
    print('slope is ' + str(slope))
    
    # 画图
    plt.rcParams['figure.figsize']= 10,5 #设置图例尺寸
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置为中文黑体，如果设置楷体则为 KaiTi
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

    plt.scatter(x, y, color='b',label='间隔时间')
    plt.plot(x, slope*x + intercept, color='r',label='趋势回归线')
    plt.legend()      #绘制图例，右上角标识图
    plt.show()        #显示图形
    # plt.savefig("temp.png")

数据及代码，接上文[1]。

其中，绘图通用、基本部分为设置图片尺寸和中文兼容设置，详见代码中的注释。

提示：示例代码中plt.savefig(“temp.png”)，很容易的把图像保存到文件中，如果直接生产文件时，可以不使用plt.show()函数（界面不显示）。

stats_linear_regression(trade_df)

slope is -0.11791958041958041

2. Pandas绘图

Pandas绘图是基于Matlibplot和Numpy，二次封装，以实现简化绘图工作。

2.1. 画直方图

plt.rcParams['figure.figsize']= 12,6 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签 KaiTi
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

df=trade_df[['balance','recharge','volumn','amount']] # 交易数据来自上篇文章内容
df.hist()
plt.show()

2.2. 画密度图曲线图

接续上一锻炼“2.1”代码。

df.plot(kind='density',subplots=True,layout=(2,2),sharex=False,fontsize=8)
plt.show()

2.3. 画折线图

使用上篇文章[1]的月份交易汇聚数据，详见其代码顺序执行即可。

user_df = ms_df.loc[ms_df['carduser_id']==2085603].reset_index(drop=True)
# 月份转序列化
user_df[['年月']] = user_df['yearmonth'].apply(lambda x: str(x)[0:4] + '-' + str(x)[4:6])

df = user_df[['balance','recharge','amount','年月']]
df = df.set_index('年月')

df.plot()

注：代码中，额外增加把年月转换为字符串后，做为横坐标的序列，而不是原有数字，避免为直接数值大小的使用。

2.4. 画柱状图

user_df = ms_df.loc[ms_df['carduser_id']==2085603].reset_index(drop=True)
# 月份转序列化
user_df[['年月']] = user_df['yearmonth'].apply(lambda x: str(x)[0:4] + '-' + str(x)[4:6])

df = user_df[['balance','recharge','amount','年月']]
df = df.set_index('年月')

df.plot.bar()

2.5. 画饼状图

user_df = ms_df.loc[(ms_df['carduser_id']==2085603) & (ms_df['year']==2021)].reset_index(drop=True)
# 月份转序列化
user_df[['年月']] = user_df['yearmonth'].apply(lambda x: str(x)[0:4] + '-' + str(x)[4:6])

df = user_df[['balance','recharge','amount','年月']]
df = df.set_index('年月')
df.plot.pie(subplots=True,figsize=(10, 8),autopct='%.2f%%',radius = 1.2,startangle = 250,legend=False,colormap='viridis')

2.6. 画条形图

user_df = ms_df.loc[(ms_df['carduser_id']==2085603) & (ms_df['year']==2021)].reset_index(drop=True)
# 月份转序列化
user_df[['年月']] = user_df['yearmonth'].apply(lambda x: str(x)[0:4] + '-' + str(x)[4:6])

df = user_df[['balance','recharge','amount','年月']]
df = df.set_index('年月')
df.plot.barh()

3. 复杂图形

3.1. 热力图（皮尔逊相关）

import matplotlib.pyplot as plt

cols_name = ['carduser_id','yearmonth','sumamount','recharge','amount','goods','volumn','tradecount','balance','month','year']
cols_name.remove('carduser_id') #客户号不参与相关计算，没有意义
correlations = ms_df[cols_name].corr(method='pearson',min_periods=1)  #计算变量之间的相关系数矩阵
plt.rcParams['figure.figsize']= 12,10 
fig = plt.figure() #调用figure创建一个绘图对象
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.matshow(correlations,cmap = 'viridis', vmin=-1, vmax=1)  #绘制热力图，从-1到1
fig.colorbar(cax)  #将matshow生成热力图设置为颜色渐变条
ticks = np.arange(0,len(correlations),1) #生成0-9，步长为1
ax.set_xticks(ticks)  #生成刻度
ax.set_yticks(ticks)
ax.set_xticklabels(cols_name) #生成x轴标签
ax.set_yticklabels(cols_name)
plt.show()

3.2. 雷达图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
#用于正常显示符号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 使用ggplot的绘图风格，这个类似于美化了，可以通过plt.style.available查看可选值，你会发现其它的风格真的丑。。。
plt.style.use('ggplot')

# 构造数据
user_df = ms_df.loc[(ms_df['carduser_id']==1313943) & (ms_df['yearmonth']==201909)].reset_index(drop=True)
# 转换数据在雷达范围 0，5
df = user_df[['balance','recharge','amount','volumn','goods']].apply(lambda x:x/15000)
df = df.rename(columns='balance':'余额','recharge':'充值','amount':'金额','volumn':'加油量','goods':'非油消费')
print(df)
feature = df.columns.tolist()
print(feature)
values = df.values.tolist()[0]
print(values)
# 设置每个数据点的显示位置，在雷达图上用角度表示
angles=np.linspace(0, 2*np.pi,len(values), endpoint=False)

# 拼接数据首尾，使图形中线条封闭
values=np.concatenate((values,[values[0]]))
print(values)
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))
print(angles)

# 绘图
fig=plt.figure()
# 设置为极坐标格式
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
# 绘制折线图
ax.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2)
# 填充颜色
ax.fill(angles, values, alpha=0.25)

# 设置图标上的角度划分刻度，为每个数据点处添加标签
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, feature)

# 设置雷达图的范围
ax.set_ylim(0,5)
# 添加标题
plt.title('客户月消费情况')
# 添加网格线
ax.grid(True)

plt.show()

源代码参考[3]。

参考：

[1]. 肖永威 . Pandas高级数据分析快速入门之三——数据挖掘与统计分析篇 ，CSDN博客 ，2021-08
[2]. hgz_dm .利用matlibplot绘制雷达图， 博客园 ，2019-05
[3]. 肖永威 . Python Matplotlib绘制渐变色柱状图（bar）并加边框和配置渐变颜色条（colorbar） ，CSDN博客 ，2020-09