前言
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pandas可视化（2）【官方文档解读】-- 条形图、直方图
pandas可视化（4）【官方文档解读】-- 区域图、散点图
如绘图过程中，中文字体和负号显示有问题，可以参照如下链接修改配置参数设置正常显示：
https://www.joinquant.com/post/441
六角形箱体图
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
matplotlib.style.use('ggplot')#使用ggplot样式
%matplotlib inline
注：如前一章，先导入必要的模块和绘图的数据准备
六角形箱体图
你可以使用DataFrame.plot.hexbin（）创建六边形图形图。
如果您的数据太密集，可以单独绘制每个点，六角形箱体图可以是散点图的有用替代方法。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=10)
注：左边坐标表示的是值的分布（这个图是二维标准正态分布）
右边是数据量大小与颜色的对比，gridsize=10指的是大小，我们将其调为25：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)
我们接下来不做二维正态分布的图，加一个干扰：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)
df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)
一个有用的关键字参数是gridsize; 它控制x方向的六边形数量，并且默认为100.较大的格栅意味着更多的较小的分区。
默认情况下，计算每个（x，y）点周围计数的直方图。 可以通过将值传递给C和reduce_C_function参数来指定替代聚合。
C指定每个（x，y）点处的值，reduce_C_function是一个参数的函数，将一个bin中的所有值都减少为一个数字（例如，mean，max，sum，std）。
在该示例中，位置由列a和b给出，而值由列z给出。 bins与numpy的最大功能相结合。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df['b'] = df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)
df['z'] = np.random.uniform(0, 3, 1000)
df.plot.hexbin(x='a', y='b', C='z', reduce_C_function=np.max,
gridsize=20)
注：这里z为在0-3上的均匀分布
饼图
可以使用DataFrame.plot.pie（）或Series.plot.pie（）创建饼图。
如果您的数据包含任何NaN，它们将自动填满0.如果数据中有任何负值，则会引发ValueError。
series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
series.plot.pie(figsize=(6, 6))
注：饼图大小为6x6,如果长宽不一样，画出来是类似椭圆的
对于饼图，最好使用平方数字，具有相等的长宽比。
可以创建具有相同宽度和高度的图形，或者通过在返回的轴对象上调用ax.set_aspect（'equal'）来强制绘制后的宽高比相等。
请注意，使用DataFrame的饼图需要您通过y参数或subplots = True指定目标列。
指定y时，将绘制所选列的饼图。 如果指定subplots= True，则每列的饼图将绘制为子图。
默认情况下，每个饼图将绘制一个图例; 指定legend = False隐藏它。
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 2), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x', 'y'])
df.plot.pie(subplots=True, figsize=(9,4))
注：子图绘制，默认显示图例，可以自己指定整个图的长宽大小（这里我选取9x4最后效果比较好）
您可以使用标签和颜色关键字来指定每块的标签和颜色。
如果要隐藏标签，请指定标签=无。 如果指定了fontsize，该值将应用于标签。
另外，可以使用matplotlib.pyplot.pie（）支持的其他关键字。
series.plot.pie(labels=['AA', 'BB', 'CC', 'DD'], colors=['r', 'g', 'b', 'c'],
autopct='%.2f', fontsize=15, figsize=(6, 6))
注：colors指定每块对应的颜色，autopct是自动计算百分比显示，fontsize是百分比字体显示的大小
如果您传递总和小于1.0的值，则matplotlib绘制半圆。
series = pd.Series([0.1] * 4, index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series2')
series.plot.pie(figsize=(6, 6))
注：
是快速创建列表的一种方式
pandas绘制六角形箱体图和饼图图到此结束
文中所写如有谬误请指出，感谢！
参考文献
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html#
