Python Pandas – 在数据框中绘制多个数据列？

Python中的Pandas是一个强大的数据处理工具，它可以对数据进行清洗，分析和可视化。在数据分析的过程中，我们经常需要同时绘制多个数据列，以更好地观察数据之间的关系和趋势。本文将介绍如何在Pandas数据框中绘制多个数据列，以及一些常见的可视化方法。

数据准备

首先，我们需要准备一些数据以供绘制。我们使用Pandas自带的鸢尾花数据集来作为示例数据。这个数据集包含四列特征数据和一列标签数据。我们可以通过下列代码来读取并查看数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data",
                   names=["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "class"])

# 查看前五行数据
print(data.head())

输出如下：

   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa

绘制单个数据列

在绘制多个数据列之前，我们先来看一下如何绘制单个数据列。Pandas的plot方法可以直接绘制数据框中的一列数据。例如，如果我们要绘制花萼长度（sepal_length）这一列数据，可以使用下列代码：

data["sepal_length"].plot()
plt.show()

这样就可以在matplotlib中显示出花萼长度这一列数据的折线图。当然，我们也可以指定其他的图形类型，例如散点图、柱状图等。例如，下列代码可以绘制花萼长度这一列数据的散点图：

data.plot.scatter(x="sepal_length", y="class")
plt.show()

绘制多个数据列

接下来，我们来看一下如何绘制多个数据列。Pandas的plot方法可以接收一个列表作为参数来同时绘制多个数据列。例如，下列代码可以同时绘制花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四列数据：

data[["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]].plot()
plt.show()

这样就可以在matplotlib中显示出这四列数据的折线图。当然，我们也可以指定其他的图形类型。例如，下列代码可以同时绘制这四列数据的散点图：

data.plot.scatter(x="sepal_length", y="sepal_width", c="petal_length", cmap='viridis')
plt.show()

其中c参数指定了用花瓣长度这一列数据来表示散点图的颜色，cmap参数指定了颜色的映射关系。

分组绘图

在实际的数据分析过程中，我们可能需要将数据按照某些特征进行分组，并绘制不同分组之间的差异和趋势。Pandas提供了groupby方法来实现数据分组，我们可以将多个数据列按照类别（class）进行分组，并绘制不同类别之间的差异。例如，下列代码可以将鸢尾花数据按照类别（class）分组，并绘制花萼长度和花萼宽度这两个特征的箱形图：

data.groupby("class")[["sepal_length", "sepal_width"]].boxplot()
plt.show()

这样就可以在matplotlib中显示出不同类别之间花萼长度和花萼宽度的箱形图。其中，boxplot方法用于绘制箱形图，groupby方法用于分组，[[“sepal_length”, “sepal_width”]]用于选择需要绘制的特征。

特殊绘图

除了常见的折线图、散点图和箱形图等之外，Pandas还支持许多特殊的绘图方法。例如，下列代码可以绘制一张花瓣长度和花瓣宽度的矩阵散点图：

pd.plotting.scatter_matrix(data[["petal_length", "petal_width"]])
plt.show()

这样就可以在matplotlib中显示出花瓣长度和花瓣宽度的矩阵散点图。其中，scatter_matrix方法用于绘制矩阵散点图，data[[“petal_length”, “petal_width”]]用于选择需要绘制的特征。

结论

本文介绍了在Python Pandas中如何在数据框中绘制多个数据列，并介绍了常见的可视化方法。在实际的数据分析过程中，数据的可视化是非常重要的一步，它可以帮助我们更好地理解和掌握数据之间的关系和趋势。Pandas提供了强大的绘图功能，可以帮助我们轻松地实现数据的可视化。