这篇文章主要介绍“python dataframe可视化操作方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在python dataframe可视化操作方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python dataframe可视化操作方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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dataframe可视化操作
pyplot express 示例
## 使用pyplot express
import plotly_express as px
fig = px.scatter(df_v1, x="ds", y="订单组数")
fig.update_yaxes(rangemode="tozero",tickformat='.')
fig.update_xaxes(tickangle=45, tickformat='%Y-%m-%d')
fig.show()
使用pyplot express 文档
Step1: 可直接加载dataframe数据框，x轴，y轴对应字段即可；
Step2: 可以使用fig.update_yaxes，fig.update_xaxes 更新布局，即更新ployly的layout;
重点说明：fig.update_yaxes，fig.update_xaxes 设置等价于 plotly的layout设置，分别设置X轴,y轴
详细layout布局设置请查询参考文档；
Mark:
Y轴禁用科学计数法：主要设置字段是：tickformat
X轴日期正常显示：主要设置字段也是：tickformat (string)
Y轴从0刻度显示或者自由显示 ；
import plotly.express as px
iris = px.data.iris()
fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length", facet_col="species")
fig.update_xaxes(rangemode="tozero") #从0显示
fig.update_yaxes(rangemode="tozero") #从0显示
fig.show()
X轴设置倾斜角度
import plotly.express as px
tips = px.data.tips()
fig = px.histogram(tips, x="sex", y="tip", histfunc='sum', facet_col='smoker')
fig.update_xaxes(tickangle=45, tickfont=dict(family='Rockwell', color='crimson', size=14))
fig.show()
到此，关于“python dataframe可视化操作方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
当前名称：pythondataframe可视化操作方法是什么
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