结合Matplotlib与Pandas进行数据可视化实战

# 2.1 Matplotlib图形对象和坐标系

Matplotlib是建立在面向对象编程（OOP）之上的，提供了丰富的图形对象，允许用户以灵活的方式创建和定制图表。

### 2.1.1 Figure和Axes对象

**Figure对象**：代表整个图表，包含所有绘图元素，如坐标系、图表、标题等。

**Axes对象**：代表图表中的绘图区域，定义了坐标系和图表类型。每个Figure可以包含多个Axes对象，从而实现子图布局。

### 2.1.2 坐标系和刻度设置

Matplotlib支持多种坐标系，包括笛卡尔坐标系、极坐标系和对数坐标系。每个Axes对象都有自己的坐标系，可以通过`set_xlabel()`、`set_ylabel()`和`set_title()`方法设置坐标轴标签和标题。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Figure和Axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 设置坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.set_title('My Plot')

# 显示图表
plt.show()

# 2. Matplotlib绘图基础

### 2.1 Matplotlib图形对象和坐标系

#### 2.1.1 Figure和Axes对象

在Matplotlib中，**Figure**对象表示整个绘图区域，而**Axes**对象表示绘图区域中的特定区域，用于绘制图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Figure对象
fig = plt.figure()

# 在Figure对象中创建一个Axes对象
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

**参数说明：**

* `fig.add_subplot(1, 1, 1)`：在Figure对象中创建一个Axes对象，其中`1, 1, 1`表示Axes对象在Figure对象中的位置，表示一个1行1列的子图中的第一个子图。

#### 2.1.2 坐标系和刻度设置

Matplotlib使用笛卡尔坐标系，其中x轴表示横轴，y轴表示纵轴。可以通过`set_xlim()`和`set_ylim()`方法设置坐标系的范围。

# 设置x轴和y轴的范围
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 100)

**参数说明：**

* `ax.set_xlim(0, 10)`：设置x轴的范围为0到10。
* `ax.set_ylim(0, 100)`：设置y轴的范围为0到100。

### 2.2 常用图表类型和绘制方法

#### 2.2.1 折线图和散点图

**折线图**用于显示数据点之间的连接线，**散点图**用于显示数据点。

# 创建一个折线图
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 创建一个散点图
ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

**参数说明：**

* `ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])`：绘制一个折线图，其中x轴数据为`[1, 2, 3]`，y轴数据为`[4, 5, 6]`。
* `ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])`：绘制一个散点图，其中x轴数据为`[1, 2, 3]`，y轴数据为`[4, 5, 6]`。

#### 2.2.2 条形图和直方图

**条形图**用于显示离散数据的分布，**直方图**用于显示连续数据的分布。

# 创建一个条形图
ax.bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 创建一个直方图
ax.hist([1, 2, 3, 4, 5, 6])

**参数说明：**

* `ax.bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])`：绘制一个条形图，其中x轴数据为`[1, 2, 3]`，y轴数据为`[4, 5, 6]`。
* `ax.hist([1, 2, 3, 4, 5, 6])`：绘制一个直方图，其中数据为`[1, 2, 3, 4, 5, 6]`。

#### 2.2.3 饼图和雷达图

**饼图**用于显示数据比例，**雷达图**用于显示多维数据的分布。

# 创建一个饼图
ax.pie([1, 2, 3])

# 创建一个雷达图
ax.radar([1, 2, 3, 4, 5])

**参数说明：**

* `ax.pie([1, 2, 3])`：绘制一个饼图，其中数据为`[1, 2, 3]`。
* `ax.radar([1, 2, 3, 4, 5])`：绘制一个雷达图，其中数据为`[1, 2, 3, 4, 5]`。

# 3.1 Pandas数据结构和操作

#### 3.1.1 DataFrame和Series对象

Pandas中的数据结构主要包括DataFrame和Series。

- **DataFrame：**类似于二维表格，由行和列组成，每个单元格包含一个值。它可以存储不同类型的数据，如数字、字符串、布尔值等。

- **Series：**类似于一维数组，由一组有序且具有相同数据类型的元素组成。它通常用于存储单个变量的数据。

#### 3.1.2 数据清洗和转换

在数据可视化之前，通常需要对数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。Pandas提供了丰富的函数和方法来执行这些操作，例如：

- **缺失值处理：** `dropna()`、`fillna()`
- **重复值处理：** `drop_duplicates()`
- **数据类型转换：** `astype()`
- **数据合并和连接：** `merge()`、`concat()`

代码块：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 缺失值处理
df = df.dropna()

# 重复值处理
df = df.drop_duplicates()

# 数据类型转换
df['age'] = df['age'].astype(int)

# 数据合并
df1 = pd.merge(df1, df2, on='id')

逻辑分析：

- `dropna()` 函数删除了所有包含缺失值的行。
- `drop_duplicates()` 函数删除了重复的行。
- `astype()` 函数将 `age` 列的数据类型转换为