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pandas(NumFOCUS)官方文档 · pandas 开发社区

How do I create plots in pandas? —— pandas 官方入门教程

学会用 pandas 内置 plot 接口基于 Series/DataFrame 快速可视化数据,并结合 Matplotlib 定制和保存图表。

打开官方课程
难度
入门
形式
文档
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

开课提示词尚未实际运行验证。

练习与作业
开课提示词尚未实际运行验证

学完你能

  • 用 DataFrame.plot() 一键生成默认折线图,快速查看数值列趋势
  • 对指定列(如 station_paris)单独绘图
  • 用 plot.scatter() 比较两列数据的关系
  • 通过 dir(df.plot) 或 TAB 补全查看可用的绘图方法(area、bar、box、hist 等)
  • 用 subplots 参数把每一列画到独立子图中
  • 把 pandas 绘图对象与 Matplotlib 的 Figure/Axes 结合,做自定义标注
  • 用 Matplotlib 方法保存图表为图片文件

适合你吗

适合

适合已会基本 pandas 数据读写、想快速上手数据可视化的数据科学初学者,按官方顺序阅读即可上手。

暂不适合

不适合想系统学习 Matplotlib 底层绘图或高度定制可视化的人,也不涉及交互式可视化库的深入内容。

需要先会

需要了解 Python 基础与 DataFrame 的基本概念(索引、列选择),网页示例中使用了 read_csv、索引与列选择。

课程特点

内容侧重
侧重实践应用
练习与项目
用教程数据自行尝试 bar、hist、pie 等其它绘图方法,并把图表保存为图片文件。
学习时长
1 个课节原站未给出统一学习时长;实际用时取决于已有基础。
内容费用
免费官方文档页面公开可访问,网页未提及收费。

内容覆盖

  • 导入 pandas 与 matplotlib.pyplot
  • 使用 OpenAQ 空气质量 NO2 数据集(air_quality_no2.csv)
  • 快速可视化:DataFrame.plot() 默认折线图
  • 只绘制指定列(如 station_paris)
  • 用 plot.scatter() 比较伦敦与巴黎的 NO2 值
  • 查看可用绘图方法(area、bar、barh、box、density、hexbin、hist、kde、line、pie、scatter)
  • 使用 boxplot 等非默认图形
  • 用 subplots 参数为每列生成独立子图
  • 自定义与保存图表:结合 Matplotlib Figure/Axes,set_ylabel、savefig

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-16
指南参考

版权与转载

  • 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
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