Как построить график по сводной таблице в pandas 📊

Чтобы построить график на основе сводной таблицы в библиотеке pandas, вам понадобится использовать функцию plot() после применения сводной таблицы.

    # Пример:
    сводная_таблица = данные.pivot_table(values='столбец_данных', index='столбец_1', columns='столбец_2', aggfunc='mean')
    сводная_таблица.plot()
  

В данном примере, мы строим график на основе сводной таблицы сводная_таблица. Замените столбец_данных, столбец_1 и столбец_2 на фактические названия столбцов из ваших данных.

Как построить график по сводной таблице в pandas

Построение графика по сводной таблице в библиотеке pandas предоставляет удобный способ визуализации данных, особенно когда необходимо проанализировать связь между различными переменными. В этой статье мы рассмотрим, как можно построить график, используя сводную таблицу в pandas.

Шаг 1: Загрузка библиотек и данных

Прежде чем приступить к построению графика, нам необходимо загрузить необходимые библиотеки и данные. Убедитесь, что у вас установлена библиотека pandas, и имеется файл с данными, которые вы хотите обработать.

import pandas as pd

# Загрузка данных в DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

Шаг 2: Создание сводной таблицы

Далее нам необходимо создать сводную таблицу с помощью метода pivot_table(). Этот метод позволяет нам агрегировать данные по одной или нескольким переменным и визуализировать сводную таблицу для дальнейшего анализа.

# Создание сводной таблицы
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Столбец1', columns='Столбец2', values='Значение', aggfunc='mean')

В приведенном выше примере мы использовали столбец 'Столбец1' для индексации строк сводной таблицы, столбец 'Столбец2' для создания столбцов сводной таблицы, и столбец 'Значение' для агрегации данных. Значение агрегации мы задали равным 'mean', чтобы посчитать среднее значение.

Шаг 3: Построение графика

Теперь, когда у нас есть сводная таблица, мы можем использовать ее для построения графика. Для этого воспользуемся методом plot() в библиотеке pandas.

# Построение графика
pivot_table.plot(kind='bar')

В приведенном выше примере мы использовали тип графика 'bar', чтобы построить вертикальную столбчатую диаграмму. Вы можете изменить тип графика на 'line', 'scatter' или другие, в зависимости от своих предпочтений.

Шаг 4: Настройка графика

По умолчанию библиотека pandas создает простой график на основе сводной таблицы. Однако, если требуется более детальная настройка графика, мы можем воспользоваться дополнительными параметрами метода plot().

# Настройка графика
pivot_table.plot(kind='bar', title='График по сводной таблице', xlabel='Столбец1', ylabel='Столбец2')

В приведенном выше примере мы добавили заголовок графика с помощью параметра title, а также метки осей X и Y с помощью параметров xlabel и ylabel соответственно. Вы можете изменить эти параметры и добавить другие, чтобы настроить график под свои потребности.

Шаг 5: Отображение графика

Наконец, после всех настроек графика мы можем отобразить его с помощью метода show() библиотеки pandas.

# Отображение графика
plt.show()

Обратите внимание, что для отображения графика, нам потребуется импортировать модуль matplotlib.pyplot и использовать его для вызова метода show().

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как построить график по сводной таблице в библиотеке pandas. Мы изучили шаги, включающие загрузку данных, создание сводной таблицы, построение графика, настройку графика и отображение графика. Теперь вы можете применить эти знания для визуализации своих собственных данных с помощью сводных таблиц.