python如何利用series画图 python数据画图

本篇博文主要介绍使用Python中的matplotlib模块进行简单画图功能，我们这里画出了一个柱形图来对比两位同学之间的不同成绩，和使用pandas进行简单的数据分析工作，主要包括打开csv文件读取特定行列进行加减增加删除操作，计算滑动均值，进行画图显示等等；其中还包括一段关于ipython的基本使用指令，比较naive欢迎各位指正交流！

mlp.rc动态配置

你可以在python脚本或者python交互式环境里动态的改变默认rc配置。所有的rc配置变量称为matplotlib.rcParams 使用字典格式存储，它在matplotlib中是全局可见的。rcParams可以直接修改，如：

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2 

mpl.rcParams['lines.color'] = 'r'

Matplotlib还提供了一些便利函数来修改rc配置。matplotlib.rc()命令利用关键字参数来一次性修改一个属性的多个设置：

import matplotlib as mpl 

mpl.rc('lines', linewidth=2, color='r')

这里matplotlib.rcdefaults()命令可以恢复为matplotlib标准默认配置。

在日常的数据统计分析的过程当中，大量的数据无法直观的观察出来，需要我们使用各种工具从不同角度侧面分析数据之间的变化与差异，而画图无疑是一个比较有效的方法；下面我们将使用python中的画图工具包matplotlib.pyplot来画一个柱形图，通过一个小示例的形式熟悉了解一下mpl的基本使用：

1. <span style="font-size:14px;">#!/usr/bin/env python  
2. # coding: utf-8  
3. #from matplotlib import backends  
4. import matplotlib.pyplot as plt  
5. import matplotlib as mpl  
6. mpl.use('Agg')  
7. import numpy as np  
8. from PIL import Image  
9. import pylab  
10.   
11. custom_font = mpl.font_manager.FontProperties(fname='C:\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\fonts\\ttf\\huawenxihei.ttf')  
12. # 必须配置中文字体，否则会显示成方块  
13. # 所有希望图表显示的中文必须为unicode格式,为方便起见我们将字体文件重命名为拼音形式 custom_font表示自定义字体  
14.   
15. font_size = 10 # 字体大小  
16. fig_size = (8, 6) # 图表大小  
17.   
18. names = (u'小刚', u'小芳') # 姓名元组  
19. subjects = (u'物理', u'化学', u'生物') # 学科元组  
20. scores = ((65, 80, 72), (75, 90, 85)) # 成绩元组  
21.   
22.   
23. mpl.rcParams['font.size'] = font_size   # 更改默认更新字体大小  
24. mpl.rcParams['figure.figsize'] = fig_size   # 修改默认更新图表大小  
25. bar_width = 0.35   # 设置柱形图宽度  
26.   
27. index = np.arange(len(scores[0]))  
28.   
29. # 绘制“小明”的成绩 index表示柱形图左边x的坐标  
30. rects1 = plt.bar(index, scores[0], bar_width, color='#0072BC', label=names[0])  
31. # 绘制“小红”的成绩  
32. rects2 = plt.bar(index + bar_width, scores[1], bar_width, color='#ED1C24', label=names[1])  
33.   
34. plt.xticks(index + bar_width, subjects, fontproperties=custom_font)        # X轴标题  
35. plt.ylim(ymax=100, ymin=0)        # Y轴范围  
36.   
37. plt.title(u'彩虹班同学成绩对比', fontproperties=custom_font)     # 图表标题  
38.   
39. plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.03), fancybox=True, ncol=2, prop=custom_font)  
40. # 图例显示在图表下方 似乎左就是右，右就是左，上就是下，下就是上，center就是center  
41. # bbox_to_anchor左下角的位置？ ncol就是numbers of column默认为1  
42.   
43.   
44. # 添加数据标签 就是矩形上面的成绩数字  
45. def add_labels(rects):  
46. for rect in rects:  
47.         height = rect.get_height()  
48. 2, height, height, ha='center', va='bottom')  
49. # horizontalalignment='center' plt.text(x坐标，y坐标，text,位置)  
50. # 柱形图边缘用白色填充，为了更加清晰可分辨  
51. 'white')  
52.   
53. add_labels(rects1)  
54. add_labels(rects2)  
55.   
56.   
57. plt.savefig('scores_par.png')   # 图表输出到本地  
58. #pylab.imshow('scores_par.png')  
59. pylab.show('scores_par.png')    # 并打印显示图片  
60. </span>

ipython中程序运行结果：

ipython：

run命令, 运行一个.py脚本, 但是好处是, 与运行完了以后这个.py文件里的变量都可以在Ipython里继续访问；

timeit命令, 可以用来做基准测试(benchmarking), 测试一个命令(或者一个函数)的运行时间，

debug命令: 当有exception异常的时候, 在console里输入debug即可打开debugger，在debugger里, 输入u,d(up, down)查看stack, 输入q退出debugger；

$ipython notebook会打开浏览器，新建一个notebook，一个非常有意思的地方；

alt+Enter: 运行程序, 并自动在后面新建一个cell；

在notebook中是可以实现的

1. <span style="font-size:14px;">from IPython.core.display import HTML  
2. HTML("<iframe src=http://pandas.pydata.org width=800 height=350></iframe>")</span>

1. <span style="font-size:14px;">import datetime  
2.   
3. import pandas as pd  
4. import pandas.io.data  
5. from pandas import Series, DataFrame  
6. pd.__version__</span>

1. <span style="font-size:14px;">  
2. Out[2]:  
3. '0.11.0'  
4. In [3]:  
5. import matplotlib.pyplot as plt  
6. import matplotlib as mpl  
7. mpl.rc('figure', figsize=(8, 7))     # rc设置全局画图参数  
8. mpl.__version__</span>

1. <span style="font-size:14px;">  
2. Out[3]:  
3. '1.2.1'</span>

1. <span style="font-size:14px;">labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']  
2. s = Series([1, 2, 3, 4, 5], index=labels)  
3. s  
4. Out[4]:  
5. a    1  
6. b    2  
7. c    3  
8. d    4  
9. e    5  
10. dtype: int64  
11. In [5]:  
12. 'b' in s  
13. Out[5]:  
14. True  
15. In [6]:  
16. s['b']  
17. Out[6]:  
18. 2  
19. In [7]:  
20. mapping = s.to_dict()    # 映射为字典  
21. mapping  
22. Out[7]:  
23. {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}  
24. In [8]:  
25. Series(mapping)          # 映射为序列  
26. Out[8]:  
27. a    1  
28. b    2  
29. c    3  
30. d    4  
31. e    5  
32. dtype: int64</span>

pandas自带练习例子数据，数据为金融数据；

aapl = pd.io.data.get_data_yahoo('AAPL', 
                                 start=datetime.datetime(2006, 10, 1), 
                                 end=datetime.datetime(2012, 1, 1))
aapl.head()

Out[9]:

	Open	High	Low	Close	Volume	Adj Close
Date
2006-10-02	75.10	75.87	74.30	74.86	25451400	73.29
2006-10-03	74.45	74.95	73.19	74.08	28239600	72.52
2006-10-04	74.10	75.46	73.16	75.38	29610100	73.80
2006-10-05	74.53	76.16	74.13	74.83	24424400	73.26
2006-10-06	74.42	75.04	73.81	74.22	16677100	72.66

df = pd.read_csv('C:\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\sample_data\\aapl_ohlc.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
df.head()

Out[11]:

	Open	High	Low	Close	Volume	Adj Close
Date
2006-10-02	75.10	75.87	74.30	74.86	25451400	73.29
2006-10-03	74.45	74.95	73.19	74.08	28239600	72.52
2006-10-04	74.10	75.46	73.16	75.38	29610100	73.80
2006-10-05	74.53	76.16	74.13	74.83	24424400	73.26
2006-10-06	74.42	75.04	73.81	74.22	16677100	72.66

In [12]:

df.index

Out[12]:

<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2006-10-02 00:00:00, ..., 2011-12-30 00:00:00] Length: 1323, Freq: None, Timezone: None

ts = df['Close'][-10:]   #截取'Close'列倒数十行
ts

Out[13]:

Date 2011-12-16 381.02 2011-12-19 382.21 2011-12-20 395.95 2011-12-21 396.45 2011-12-22 398.55 2011-12-23 403.33 2011-12-27 406.53 2011-12-28 402.64 2011-12-29 405.12 2011-12-30 405.00 Name: Close, dtype: float64

df[['Open', 'Close']].head()      #只要Ｏｐｅｎ　Ｃｌｏｓｅ列

Out[18]:

	Open	Close
Date
2006-10-02	75.10	74.86
2006-10-03	74.45	74.08
2006-10-04	74.10	75.38
2006-10-05	74.53	74.83
2006-10-06	74.42	74.22

New columns can be added on the fly.

In [19]:

df['diff'] = df.Open - df.Close　　　＃添加新一列
df.head()

Out[19]:

	Open	High	Low	Close	Volume	Adj Close	diff
Date
2006-10-02	75.10	75.87	74.30	74.86	25451400	73.29	0.24
2006-10-03	74.45	74.95	73.19	74.08	28239600	72.52	0.37
2006-10-04	74.10	75.46	73.16	75.38	29610100	73.80	-1.28
2006-10-05	74.53	76.16	74.13	74.83	24424400	73.26	-0.30
2006-10-06	74.42	75.04	73.81	74.22	16677100	72.66	0.20

...and deleted on the fly.

del df['diff']
df.head()

	Open	High	Low	Close	Volume	Adj Close
Date
2006-10-02	75.10	75.87	74.30	74.86	25451400	73.29
2006-10-03	74.45	74.95	73.19	74.08	28239600	72.52
2006-10-04	74.10	75.46	73.16	75.38	29610100	73.80
2006-10-05	74.53	76.16	74.13	74.83	24424400	73.26
2006-10-06	74.42	75.04	73.81	74.22	16677100	72.66

close_px = df['Adj Close']

In [22]:

mavg = pd.rolling_mean(close_px, 40)　　＃计算滑动均值并截取显示倒数十行
mavg[-10:]

Out[22]:

Date 2011-12-16 380.53500 2011-12-19 380.27400 2011-12-20 380.03350 2011-12-21 380.00100 2011-12-22 379.95075 2011-12-23 379.91750 2011-12-27 379.95600 2011-12-28 379.90350 2011-12-29 380.11425 2011-12-30 380.30000 dtype: float64

close_px.plot(label='AAPL')
mavg.plot(label='mavg')
plt.legend()    # 图标

import pylab

pylab.show() # 显示图片

Out[25]:

<matplotlib.legend.Legend at 0xa17cd8c>

df = pd.io.data.get_data_yahoo(['AAPL', 'GE', 'GOOG', 'IBM', 'KO', 'MSFT', 'PEP'], 
                               start=datetime.datetime(2010, 1, 1), 
                               end=datetime.datetime(2013, 1, 1))['Adj Close']
df.head()

Out[26]:

	AAPL	GE	GOOG	IBM	KO	MSFT	PEP
Date
2010-01-04	209.51	13.81	626.75	124.58	25.77	28.29	55.08
2010-01-05	209.87	13.88	623.99	123.07	25.46	28.30	55.75
2010-01-06	206.53	13.81	608.26	122.27	25.45	28.12	55.19
2010-01-07	206.15	14.53	594.10	121.85	25.39	27.83	54.84
2010-01-08	207.52	14.84	602.02	123.07	24.92	28.02	54.66

In [27]:

rets = df.pct_change()

In [28]:

plt.scatter(rets.PEP, rets.KO)   # 画散点图
plt.xlabel('Returns PEP')
plt.ylabel('Returns KO')

import pylab

pylab.show()

Out[28]:

<matplotlib.text.Text at 0xa1b5d8c>