matplotlib可视化练习 -- 航班乘客数据分析

matplotlib可视化练习

%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
  • 分析年度乘客总量变化情况(折线图)
  • 分析乘客在一年中各月份的分布(柱状图)
data = sns.load_dataset("flights")
data.head()
# 年份,月份,乘客数
Paste_Image.png

聚合求出每年的旅客数量

data_number = data.groupby(data['year']).sum()
data_number
Paste_Image.png
plt.plot(data_number.index,data_number.values)
output_6_1.png

各个月的分布

data_number = data[['month','passengers']].groupby(['month']).sum()
data_number = pd.Series(data_number['passengers'].values,index=(np.arange(1,13,1)))
data_number
1     2901
2     2820
3     3242
4     3205
5     3262
6     3740
7     4216
8     4213
9     3629
10    3199
11    2794
12    3142
dtype: int64
plt.bar(data_number.index,data_number.values)
output_9_1.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,456评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,370评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,337评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,583评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,596评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,572评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,936评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,595评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,850评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,601评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,685评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,371评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,951评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,934评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,167评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,636评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,411评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • 数据可视化的方法显示数值与数值之间的不同或者相似之处。使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小...
    百川奔流阅读 9,692评论 0 7
  • 不论是写论文还是做产品,数据都是非常重要的,如何统计数据,我们需要用数据反应出什么问题,使用什么样的报表,都是需要...
    Echo小可爱阅读 1,665评论 2 12
  • 定义 数据可视化的目的其实就是直观地展现数据,例如让花费数小时甚至更久才能归纳的数据量,转化成一眼就能读懂的指标;...
    Kemr阅读 3,091评论 0 20
  • 上初中的时候,我开始思考:我是谁?为什么我会在这里?为什么他们会是我的父母?为什么他们是我的亲戚?如果曾经有一点改...
    放欢喜阅读 324评论 1 0
  • 感赏自己情绪不对的时候及时打断抽离,坚持写完100编感赏日志再去沟通,一定要多去读书。 感赏儿子与身具来的特质,善...
    zhangxiaoyu阅读 129评论 0 0