Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन - पांडस डेटाफ्रेम के लिए एक स्कैटर प्लॉट बनाएं

स्कैटर प्लॉट एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक है। स्कैटर प्लॉट को प्लॉट करने के लिए प्लॉट.स्कैटर () का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

हमारे पास टीम रिकॉर्ड्स के साथ हमारा डेटा है। इसे पांडा डेटाफ़्रेम में सेट करें -

data = [["Australia", 2500],["Bangladesh", 1000],["England", 2000],["India", 3000],["Srilanka", 1500]]

dataFrame = pd.DataFrame(data, columns=["Team","Rank_Points"])

आइए अब कॉलम के साथ प्लॉट करें -

dataFrame.plot.scatter(x="Team", y="Rank_Points")

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mp

# our data
data = [["Australia", 2500],["Bangladesh", 1000],["England", 2000],["India", 3000],["Srilanka", 1500]]

# dataframe
dataFrame = pd.DataFrame(data, columns=["Team","Rank_Points"])

# scatter plot the dataframe
dataFrame.plot.scatter(x="Team", y="Rank_Points")

# displaying scatter plot
mp.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा

पायथन - पांडस डेटाफ्रेम के लिए एक स्कैटर प्लॉट बनाएं


  1. Matplotlib पायथन में पांडस डेटाफ्रेम में किसी क्षेत्र को कैसे प्लॉट करें?

    Matplotlib Python में पंडों के डेटाफ्रेम में एक क्षेत्र को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं, यानी एक द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। ग्राफ़ प्लॉट के

  1. MatPlotLib में स्कैटर प्लॉट के लिए औसत रेखा कैसे खींचे?

    Matplotlib में एक भूखंड के लिए एक औसत रेखा खींचने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। सबप्लॉट्स () मेथड का इस्तेमाल फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाने के लिए करें। प्लॉट (

  1. प्रत्येक एक्स के लिए एकाधिक वाई मानों के साथ पायथन स्कैटर प्लॉट

    प्रत्येक X के लिए कई Y मानों वाला स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम x . बना सकते हैं और y स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए numpy, zip का उपयोग करके डेटा पॉइंट और उन्हें एक साथ पुनरावृत्त करें। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक xs और y