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e418751e
编写于
7月 14, 2020
作者:
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差异文件
2020-07-14 16:39:37
上级
66247fe8
变更
2
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
2 changed file
with
4 addition
and
4 deletion
+4
-4
docs/master-exp-analysis-pandas/0.md
docs/master-exp-analysis-pandas/0.md
+1
-1
docs/master-exp-analysis-pandas/4.md
docs/master-exp-analysis-pandas/4.md
+3
-3
未找到文件。
docs/master-exp-analysis-pandas/0.md
浏览文件 @
e418751e
...
...
@@ -26,7 +26,7 @@
本书中使用了许多文本约定。
`CodeInText`
:表示文本中的词,数据库表名称,文件夹名称,文件名,文件扩展名,路径名,伪 URL,用户输入和 Twitter 句柄。 这是一个示例:“
H 由于
使用
`read_excel`
方法的高级选项。”
`CodeInText`
:表示文本中的词,数据库表名称,文件夹名称,文件名,文件扩展名,路径名,伪 URL,用户输入和 Twitter 句柄。 这是一个示例:“
如何
使用
`read_excel`
方法的高级选项。”
代码块设置如下:
...
...
docs/master-exp-analysis-pandas/4.md
浏览文件 @
e418751e
...
...
@@ -476,7 +476,7 @@ The output from the preceding command is as follows:
![](
img/70f9e628-bf1d-40d4-9502-a4ae4a9e9915.png
)
# 使用
FacetGrid()
方法进行绘图
# 使用
`FacetGrid()`
方法进行绘图
让我们开始研究如何使用
`FacetGrid`
方法绘制多维图,如以下代码所示:
...
...
@@ -492,7 +492,7 @@ g.add_legend();
在这里,我们已经使用
`FacetGrid`
方法绘制了男性和女性乘客的两个并排直方图。 这种并排显示有助于我们比较按年龄划分的男女乘客的存活率。 为了进行绘制,我们首先使用
`FacetGrid`
方法创建了一个网格。 然后,我们将数据集的 DataFrame 列传递为
`Sex`
,将
`hue`
传递为
`Survived`
。
**色相**
代表情节的深度。 然后,这创建了带有两个分别用于男性和女性乘客的地块的网格。 然后我们在网格上调用
`map`
方法并传递了
`plt.hist`
和
`Age`
参数,它们绘制了我们的两个直方图。 最后,我们使用
`add_legend`
方法添加了图例。
# 使用
PairGrid()
方法进行绘图
# 使用
`PairGrid()`
方法进行绘图
现在让我们看看如何使用
`PairGrid`
方法绘制可识别网格的图。 我们正在为此使用 MLB 播放器数据集,如以下代码所示:
...
...
@@ -521,7 +521,7 @@ g.add_legend();
这些位置的深度由玩家位置列提供。
# 使用
PairPlot()
方法进行绘图
# 使用
`PairPlot()`
方法进行绘图
通过传递数据集可以直接调用
`PairPlot`
,如下所示。 深度由
`hue`
和
`size`
参数组成:
...
...
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