Метод area
Метод area применяется к DataFrame
через аксессор plot и строит диаграмму
с заполненной областью. Он визуализирует данные
как накопленные области, что полезно для отображения
изменений во времени и вклада каждой категории.
Метод принимает параметры для настройки внешнего
вида графика, такие как stacked (накопление),
alpha (прозрачность) и colormap
(цветовая схема).
Синтаксис
df.plot.area([x], [y], [stacked], [alpha], [colormap])
Пример
Построим простую диаграмму с заполненной областью для таблицы с несколькими столбцами:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [2, 3, 5, 7, 11]
})
df.plot.area()
plt.show()
Пример
Построим накопленную диаграмму с заполненной
областью, установив параметр stacked
в значение True:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [2, 3, 5, 7, 11],
'c': [1, 1, 2, 3, 5]
})
df.plot.area(stacked=True)
plt.show()
Пример
Изменим прозрачность областей с помощью параметра
alpha, чтобы сделать график более
читаемым:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [2, 3, 5, 7, 11]
})
df.plot.area(alpha=0.5)
plt.show()
Пример
Укажем конкретные столбцы для осей x и y,
а также применим цветовую схему через параметр
colormap:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [2, 3, 5, 7, 11],
'c': [1, 1, 2, 3, 5]
})
df.plot.area(x='a', y=['b', 'c'], colormap='viridis')
plt.show()
