Python数据分析：pandas与seaborn绘图详解

在"Python数据分析基础之图与图表(2)"中，本章节着重讲解了如何利用Python的pandas和seaborn模块进行高级统计图绘制。pandas模块提供了强大的plot()函数，这个函数极大地简化了基于序列和数据框的数据可视化过程。默认情况下，plot()会创建折线图，但用户可以根据需求通过设置参数kind来生成不同类型的图形，如六边箱图、矩阵散点图、密度图、Andrews曲线图、平行坐标图、延迟图、自相关图和自助抽样图。 pandas不仅支持标准统计图，还支持在统计图中添加复杂元素，如第二y轴、误差棒和数据表，这使得数据呈现更为直观和详尽。例如，在示例代码中，作者使用了matplotlib库创建了一对条形图和箱线图，展示了数据帧（DataFrame）中不同指标（Metrics）在五个客户（Customers）之间的分布。为了增强可读性，代码中设置了x轴和y轴的标签旋转，并调整了字体大小。 seaborn是一个基于matplotlib的统计绘图库，它提供了更高级别的接口和更美观的默认样式，适合用于探索性和数据展示。虽然在本节没有直接提及seaborn，但在实际的数据分析工作中，它通常与pandas配合使用，进一步增强数据可视化效果。 学习掌握pandas的plot()函数及其相关参数，以及如何结合seaborn进行定制化统计图绘制，是Python数据分析中不可或缺的一部分，它有助于分析师更有效地理解和传达数据故事。通过这些工具，用户能够创建出专业且具有洞察力的数据可视化，从而支持更深层次的数据理解和决策制定。