pandas作图函数怎么显示图片

您可以使用以下代码显示pandas作图函数生成的图片：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成pandas图像
df.plot()

# 显示图像
plt.show()

此代码将在窗口中显示图像。

相关问题

python+pandas作图

Python中可以使用matplotlib库来绘制图形，包括二维和三维图形。而使用pandas库可以方便地将数据导入DataFrame中，再进行可视化处理。下面是一个简单的例子，展示如何使用Python+pandas作图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制柱状图
data.plot(kind='bar', x='name', y='value')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用pandas库的read_csv函数读取了一个csv文件中的数据，并将其存储在DataFrame中。然后，我们使用plot函数绘制了一个柱状图，其中x轴表示name列的值，y轴表示value列的值。最后，使用show函数显示了图形。

pandas和pyechart作图

pandas和pyecharts是两个常用的Python库，可以用于数据处理和数据可视化。下面是一个使用pandas和pyecharts进行作图的示例：

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Sankey
from pyecharts import options as opts

然后，我们可以读取数据。假设我们有一个包含节点和边的数据集，可以使用pandas的`read_csv()`函数来读取CSV文件：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用pyecharts创建桑基图。首先，我们需要创建一个Sankey对象，并设置图表的标题和大小：

sankey = Sankey()
sankey.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Sankey Diagram"), 
                       # 设置图表标题
                      )

然后，我们可以使用`add()`方法添加节点和边。假设我们的数据集包含了源节点、目标节点和边的权重，我们可以使用`add()`方法来添加这些信息：

sankey.add("",
           nodes=data['nodes'], # 添加节点
           links=data['links'], # 添加边
           linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"), # 设置边的样式
           label_opts=opts.LabelOpts(position="right"), # 设置节点标签的位置
          )

最后，我们可以使用`render()`方法将图表保存为HTML文件或在Jupyter Notebook中显示：

sankey.render("sankey.html") # 保存为HTML文件
sankey.render_notebook() # 在Jupyter Notebook中显示

这样，我们就可以使用pandas和pyecharts创建一个桑基图了。