Jupyter Notebook DataFrame画图-test 我应该怎样更换字体
时间: 2023-07-15 14:13:00 浏览: 117
如果你想在 Jupyter Notebook 中更改数据框绘图的字体,可以使用 `fontdict` 参数来传递字体设置。首先,你需要导入 `matplotlib` 库,然后使用 `rcParams` 方法来更改字体设置。
以下是一个示例代码,其中更改了数据框绘图的标题、x轴标签和y轴标签的字体为 "Arial":
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 设置字体为 Arial
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'
# 创建数据框和数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'age': [25, 30, 35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制图表
ax = df.plot.bar(x='name', y='age', rot=0)
# 更改字体设置
ax.set_title('Age by Name', fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold'})
ax.set_xlabel('Name', fontdict={'fontsize': 12})
ax.set_ylabel('Age', fontdict={'fontsize': 12})
# 显示图表
plt.show()
```
你可以根据自己的需要更改字体名称和字体大小。
相关问题
jupyter notebook使用dataframe
### 如何在 Jupyter Notebook 中使用 Pandas DataFrame 进行数据分析和操作
#### 导入必要的库并加载数据
为了开始处理数据,在Jupyter Notebook环境中需先导入`pandas`库,并读取CSV文件中的数据。
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('bank/bank.csv', sep=';')
data.head()
```
这段代码会展示前五行记录,帮助快速了解所载入的数据结构[^2]。
#### 查看DataFrame基本信息
可以利用多种方法查看有关整个数据框的基本信息:
- `shape`: 返回数据帧的维度大小。
- `info()`: 提供关于每列类型的概览以及是否存在缺失值的情况。
- `describe()`: 自动生成数值型特征的各种汇总统计数据。
```python
print(f'DataFrame dimensions: {data.shape}')
data.info()
data.describe(include='all')
```
#### 数据筛选与查询
对于特定条件下的子集提取,可以通过布尔索引来实现。例如,要获取年龄大于等于30岁的客户列表,则可执行如下命令:
```python
older_clients = data[data['age'] >= 30]
older_clients.head()
```
#### 添加新列或修改现有列
可以直接向现有的DataFrame对象中增加新的字段,也可以对已有字段进行更新。比如计算每位客户的存款年限(假设存在开户日期),并将结果保存到名为`account_years`的新列里。
```python
from datetime import date
current_year = date.today().year
data['account_years'] = current_year - pd.to_datetime(data['date']).dt.year
# 注意这里的'date'应替换为实际存储时间戳的列名
data[['customer_id', 'account_years']].head() # 显示部分结果用于验证
```
#### 统计分析功能应用
Pandas内置了许多实用的功能来进行基本统计学上的探索性研究工作,如分组聚合、交叉表制作等。这里举例说明按职业分类统计平均余额的方法:
```python
average_balance_by_job = data.groupby('job')['balance'].mean()
average_balance_by_job.sort_values(ascending=False).to_frame()
```
上述过程展示了如何在一个典型的金融场景下运用Python及其扩展包完成一系列典型任务——从简单的描述性指标计算直到更复杂的多维关系挖掘;而这一切都得益于像Pandas这样的开源项目所提供的强大支持[^1]。
jupyter中dataframe
在jupyter notebook中,DataFrame是以表格形式展示的数据结构。DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构,可以用来表示一个长方形表格,并包含排好序的列,每一列都可以是不同的数据类型。通过使用DataFrame,可以对数据进行创建、查询、排序、索引等一系列基础操作。
虽然在jupyter notebook中调用pandas时,DataFrame可以很好地显示,但是如果想要查看符合某特定条件的数据,可能无法直接显示出来。然而,在较新的pandas版本中,可以使用style方法结合applymap函数来给特定值改变颜色,以更好地展示数据。
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