不用numpy用pandas怎么加柱形图的拟合线
时间: 2023-07-11 08:04:15 浏览: 66
要在 pandas 中绘制带有拟合线的柱形图,可以使用 seaborn 库。具体步骤如下:
1. 导入 seaborn 库和 pandas 库。
```python
import seaborn as sns
import pandas as pd
```
2. 创建一个 DataFrame 对象。
```python
df = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [3, 5, 2, 7, 9]
})
```
3. 使用 seaborn 库中的 `regplot()` 函数绘制柱形图和拟合线。
```python
sns.regplot(x='x', y='y', data=df)
```
这将绘制一个带有拟合线的柱形图。如果需要添加更多的样式和自定义选项,可以参考 seaborn 库的文档。
相关问题
利用pandas和matplotlib画出柱形图,并在柱形图添加拟合线
下面是一个利用pandas和matplotlib画出柱形图,并在柱形图添加拟合线的例子:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
# 创建数据
df = pd.DataFrame({'x': np.arange(1, 11), 'y': np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])})
# 画出柱形图
plt.bar(df['x'], df['y'])
# 拟合函数
def func(x, a, b):
return a * x + b
# 进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, df['x'], df['y'])
# 添加拟合线
plt.plot(df['x'], func(df['x'], *popt), 'r-', label='fit: y=%5.3f*x+%5.3f' % tuple(popt))
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
解释一下代码:
1. 创建数据:创建一个DataFrame,包含x和y两列数据。
2. 画出柱形图:使用`plt.bar()`函数画出柱形图,数据来源于DataFrame的x和y列。
3. 拟合函数:定义一个一次函数,用于拟合数据。这里我们使用了线性函数$y=ax+b$。
4. 进行拟合:使用`curve_fit()`函数进行拟合,得到拟合系数。
5. 添加拟合线:使用`plt.plot()`函数画出拟合线,数据来源于DataFrame的x列和拟合函数的结果。
6. 添加图例:使用`plt.legend()`函数添加图例。
7. 显示图形:使用`plt.show()`函数显示图形。
这个例子中,我们使用了线性函数进行拟合,实际上可以使用其他函数进行拟合,只需将拟合函数修改为相应的函数即可。
帮我写一段表格中基于code列的号分别做price的柱状图,并添加拟合线的python代码
好的,以下是Python代码:
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'code': [1, 2, 3, 4, 5],
'price': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 绘制柱状图
sns.barplot(x='code', y='price', data=df)
# 添加拟合线
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(df['code'], df['price'])
x_fit = np.array([0, 6])
y_fit = slope * x_fit + intercept
plt.plot(x_fit, y_fit, color='red')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码会根据数据框中的“code”列和“price”列绘制柱状图,并在图像中添加拟合线(使用`linregress`函数进行计算)。如果您有任何问题,请随时问我!