python数据可视化练习（一）

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我是靠谱客的博主无限小伙，这篇文章主要介绍python数据可视化练习（一），现在分享给大家，希望可以做个参考。

涉及内容：使用for循环对DataFrame中的全部数据做映射变换（没有使用映射方法），并把多列数据合并为一长列，最后结合seaborn库绘制出九个字段的直方图，并使用3×3的方式排列图表在一张画布上。

导包

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

小啾某次做数据分析，处理部分清洗后问卷数据df5如下：
在这里插入图片描述

其中A、B、C、D、E分别表示的是群众对该意见的支持度，1，2，3，4，5。
然后将数据转化为支持度：

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df6 = pd.DataFrame(index=range(len(df5)))

for i in df5.columns:
    a = []
    for j in df5[[i]].values:
        if j == 'A':
            a.append(1)
        elif j == 'B':
            a.append(2)
        elif j == 'C':
            a.append(3)
        elif j == 'D':
            a.append(4)
        elif j == 'E':
            a.append(5)
    df6[i[3:]] = a
print(df6)

在这里插入图片描述

使用pandas的melt方法把“宽”数据的多列合并成为一长列。

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d = {
    "建议1": df6[["建议1"]].values,
    "建议2": df6[["建议2"]].values,
    "建议3": df6[["建议3"]].values,
    "建议4": df6[["建议4"]].values,
    "建议5": df6[["建议5"]].values,
    "建议6": df6[["建议6"]].values,
    "建议7": df6[["建议7"]].values,
    "建议8": df6[["建议8"]].values,
    "建议9": df6[["建议9"]].values
}
m = pd.melt(df6)
print(m)

m输出如下：
在这里插入图片描述

将九个字段，绘制出九个条形图，代码如下：

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sns.set_style('darkgrid')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
g = sns.FacetGrid(m, col='variable', col_wrap=3)
g = g.map(sns.histplot, 'value')

图像效果如下：

在这里插入图片描述

本次练习分享就到这里，小啾祝您学习愉快！
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