python-数据挖掘-画图1

python-数据挖掘-画图

判断dataframe里某一列的空值的数量

	colomnName=data.columns[i]
    print("{} 的 空值个数：{}".format(colomnName,data[colomnName].isnull().sum()))

直方图绘制

• 数据参数可直接用series的值(plt.hist(x=tempData.values))

计算某一列的各值的数量(如计算性别列的男和女的数量)

tempData = data['GENDER'].value_counts()
plt.title('会员性别比例')
plt.pie(x=tempData.values,labels=tempData.index)
plt.show()

改变条形图的x轴的坐标显示

• 直接使用plt.bar()可能会导致x轴出现小数，与预期不符合

plt.xticks([4,5,6]) # 则坐标变为3个离散值4、5、6

箱型图绘制

• 在将数据放入plt.boxplot()函数前一定要去Nan值！！！

dataframe选择部分列作为新的DF

tempData=data.loc[:,['FFP_TIER','FLIGHT_COUNT','LAST_TO_END','SEG_KM_SUM','EXCHANGE_COUNT','Points_Sum','AGE']]
tempData['ffp_year']=FFP_year # 再添加一列

dataframe.corr()

• 直接给出了任意两列之间的相关系数,返回的数据为dataframe，行、列索引一致，都为原来数据的列索引，可直接放在sns.heatmap()里

tempData=data.loc[:,['FFP_TIER','FLIGHT_COUNT','LAST_TO_END','SEG_KM_SUM','EXCHANGE_COUNT','Points_Sum','AGE']]
tempData['ffp_year']=FFP_year
tempData=tempData.dropna()
tempData=tempData.astype(float)
tempData.corr()
import seaborn as sns

sns.heatmap(tempData.corr(),annot=True)
plt.show()