matplotlib的plot（）和pandas plot（）之间的区别？

Question

matplotlib.pyplot.plot()和pandas.DataFrame.plot()有什么区别？

我们可以同时使用两者进行绘图，但是两者之间的度量差异是多少？

如何绘制条形图并按类别变量分组？

Answer 1

Matplotlib的pyplot是熊猫在其plot函数中使用的库。熊猫的情节只是方便的捷径。 对于条形图问题：我建议使用Seaborn的barplot，并将所需类别用作 hue 。 如果您只想使用熊猫，那么也许是这样的：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 1), columns=['col_name'])
df['category'] = df.col_name>0.5

print(df)

   col_name  category
0  0.053908     False
1  0.136295     False
2  0.325790     False
3  0.362942     False
4  0.919924      True
5  0.406884     False
6  0.433959     False
7  0.725699      True
8  0.582537      True
9  0.608040      True

df.groupby('category').count().plot(kind='bar', legend=False)