¿Cómo trazar un marco de datos usando Pandas?

Vamos a crear un marco de datos simple: 

# importing required library
# In case pandas is not installed on your machine
# use the command 'pip install pandas'. 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
# A dictionary which represents data
data_dict = { 'name':['p1','p2','p3','p4','p5','p6'],
              'age':[20,20,21,20,21,20],
              'math_marks':[100,90,91,98,92,95],
              'physics_marks':[90,100,91,92,98,95],
              'chem_marks' :[93,89,99,92,94,92]
              }
  
# creating a data frame object
df = pd.DataFrame(data_dict)
  
# show the dataframe
# bydefault head() show 
# first five rows from top
df.head()

Producción: 
 

Parcelas

Hay una serie de gráficos disponibles para interpretar los datos. Cada gráfico se utiliza para un propósito. Algunas de las gráficas son BarPlots, ScatterPlots e Histograms, etc.

Gráfico de dispersión:

Para obtener el diagrama de dispersión de un marco de datos, todo lo que tenemos que hacer es simplemente llamar al método plot() especificando algunos parámetros.
 

kind='scatter',x= 'some_column',y='some_colum',color='somecolor'

# scatter plot
df.plot(kind = 'scatter',
        x = 'math_marks',
        y = 'physics_marks',
        color = 'red')
  
# set the title
plt.title('ScatterPlot')
  
# show the plot
plt.show()

Producción: 

Hay muchas formas de personalizar las parcelas, esta es la básica. 

Parcela de barras: 

De manera similar, tenemos que especificar algunos parámetros para el método  plot() para obtener el gráfico de barras.

kind='bar',x= 'some_column',y='some_colum',color='somecolor'

# bar plot
df.plot(kind = 'bar',
        x = 'name',
        y = 'physics_marks',
        color = 'green')
  
# set the title
plt.title('BarPlot')
  
# show the plot
plt.show()

Producción: 
 

Gráfico de línea: 

El gráfico de líneas de una sola columna no siempre es útil, para obtener más información tenemos que trazar varias columnas en el mismo gráfico. Para ello tenemos que reutilizar los ejes. 

kind=’línea’,x= ‘alguna_columna’,y=’alguna_columna’,color=’algúncolor’,ax=’algunosejes’
 

#Get current axis
ax = plt.gca() 
  
# line plot for math marks
df.plot(kind = 'line',
        x = 'name',
        y = 'math_marks',
        color = 'green',ax = ax)
  
# line plot for physics marks
df.plot(kind = 'line',x = 'name',
        y = 'physics_marks',
        color = 'blue',ax = ax)
  
# line plot for chemistry marks
df.plot(kind = 'line',x = 'name',
        y = 'chem_marks',
        color = 'black',ax = ax)
  
# set the title
plt.title('LinePlots')
  
# show the plot
plt.show()

Producción: