import pandas as pd //数据处理 import matplotlib.pyplot as plt //绘图常用的库
引入文件 当文件数据和本身代码保存的位置不是同个文件下，就用绝对路径 引入文件的文件路径，前面加个r’ ’ df.head() 使用value_counts()函数对地段进行分析 df[‘地段’].value_counts() 绘制条形图 图标类型:kind; 条形图:bar; legend函数:添加图例； 为图标添加标题:title
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib %matplotlib inline #让中文和负号的正常显示 plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False #绘制地图 df[‘地段’].value_counts().plot(kind=‘bar’,legend=True,title=‘上海徐汇区二手房在售数量分布区域’) barh水平图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib %matplotlib inline #让中文和负号的正常显示 plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False #绘制地图 df[‘地段’].value_counts().plot(kind=‘barh’,legend=True,title=‘上海徐汇区二手房在售数量分布区域’) 笔记笔记： 养成一个好习惯： pandas处理好数据，用matplotlib.plot中的plt方法进行绘图
