41. Pandas数据可视化-基本步骤

在Python里常用matplotlib来绘制数据即数据的可视化输出。用pandas数据处理完毕后，一般调用plot绘制，调用show显示数据。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
v = np.random.normal(loc = 10, scale = 1, size = 200)
tx = pd.Series(v)
tx.index = pd.date_range('2018-12-01', periods = 200, freq = "d")
#print "tx", "-" * 20, "\n", tx
rm = tx.rolling(window = 5, center = False).std()
rm.plot()
tx.plot()
plt.show()

程序执行结果，如下图：

numpy模块下的random子模块里的nomal函数产生loc=10即概率分布的均值为10，scale = 1即标准差为1的数据共size =20个。而rm = tx.rolling(window = 5, center = False).std()语句的含义则是对这20个数据组建的时序序列数据进行窗口操作，窗口尺寸为5进行求标准差。而输出的图绿色是数据本身，蓝色的曲线则是求标准查std的结果。 由此可见在pandas里数据可视化一般经过以下几步：

• 通过import 语句引入matplotlib数据可视化模块里的pyplot，即语句import matplotlib.pyplot as plt
• 利用pandas产生或获取组织可视化的数据，例如程序里的rm和tx
• 对数据进行绘制，主要是使用了plot()函数，例如rm.plot()和tx.plot()
• 最后则是数据的显示输出，即plt.show()。