数据分析-Pandas数据的探查面积图

数据分析-Pandas数据的探查面积图

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测$N{O}_2$数据作为样例。

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本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测$N{O}_2$数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")

面积图，其实和折线图，散点图表达的意思一样，就是包含曲线和x轴之间填了颜色。

因此，也有堆积和非堆积面积图，Boss有时候比较喜欢。

探究数据曲线面积关系

该例使用随机生成数据来举例。生成堆积面积图。

np.random.seed(36)df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
df.plot.area(alpha=0.5);
plt.figure();
plt.show()
plt.close("all")

如果想设置非堆积图，可以设置stacked参数

df.plot.area(stacked=False);

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

df.plot.area     df.plot.barh     df.plot.density  df.plot.hist     df.plot.line 
df.plot.bar      df.plot.box      df.plot.hexbin   df.plot.kde      df.plot.pie
df.plot.scatter

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