标签: python-ggplot

我尝试使用ggplot for python我有以下数据:

power_data = [[  4.13877565e+04,   2.34652000e-01],
[  4.13877565e+04,   2.36125000e-01],
[  4.13877565e+04,   2.34772000e-01],
...
[  4.13882896e+04,   2.29006000e-01],
[  4.13882896e+04,   2.29019000e-01],
[  4.13882896e+04,   2.28404000e-01]]

我想用ggplot代表它:

print ggplot(aes(x='TIME', y='Watts'), data=power_data) + \
    geom_point(color='lightblue') + \
    geom_line(alpha=0.25) + \
    stat_smooth(span=.05, color='black') + \
    ggtitle("Power comnsuption over 13 hours") + \
    xlab("Time") + \
    ylab("Watts")

但得到错误:

  File "C:\PYTHON27\lib\site-packages\ggplot\ggplot.py", line 59, in __init__
    for ae, name in self.aesthetics.iteritems():
AttributeError: 'list' object has no attribute 'iteritems'
>>>

我不知道aes(x='TIME', y='Watts')应该做什么. …

python ggplot很棒,但还是新的,我发现需要回退传统的matplotlib技术来修改我的情节.但我不知道如何将轴实例传递给ggplot,或者从中获取一个实例.

所以让我说我建立一个这样的情节:

import ggplot as gp

(明确导入)

p = gp.ggplot(gp.aes(x='basesalary', y='compensation'), data = df)
p + gp.geom_histogram(binwidth = 10000)      

到目前为止没问题.但现在让我们说我希望y轴在对数范围内.我希望能够这样做:

plt.gca().set_yscale('log')

不幸的是,plt.gca()没有访问创建的轴ggplot.我最终得到两个数字:来自ggplot的线性刻度的直方图,以及带有对数刻度y轴的空图.

我已经试过这两个数的变化gca()而gcf()没有成功.

我试图将两个独立数据帧的数据放到同一个散点图上.我在R中看到过使用类似的解决方案:

ggplot() + geom_point(data = df1, aes(df1.x,df2.y)) + geom_point(data = df2,aes(df2.x, df2.y))

但是在python中,使用ggplot模块,当我尝试使用ggplot()没有args 时,我会收到错误.这仅仅是模块的限制吗？我知道我可能会使用其他工具来进行绘图,但如果可能的话,我更愿意使用ggplot解决方案.

我的第一个数据帧包括每2分钟一次的电压信息和每一小时的温度信息,因此将两个数据帧组合起来不是1比1.另外,我更喜欢使用Python,因为我的其余解决方案都在python中.

我使用matplotlibs ggplot样式进行绘图,并且只想覆盖特定的标准参数,例如xticklabels的颜色,网格背景颜色和线宽.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib

# changing matplotlib the default style
matplotlib.style.use('ggplot')

# dataframe plot
df = pd.DataFrame(np.random.randn(36, 3))
df.plot()

收益:

我知道我可以设置轴对象的单个属性,如下所示:

ax.set_axis_bgcolor('red')

但是,我如何覆盖默认的属性(例如标签颜色,背景颜色和线宽,以便在所有图中使用它们？

提前致谢!

我的问题很简单,只要标题:我想用R的ggplot2,但我所有的数据处理在完成的Python:有一个Python的API ggplot2,或者用一种简单的方式ggplot2通过Python？

我希望能够geom_smooth在ggplot中使用.但是,当我输入时conda install ggplot,我收到错误no packages found in current win-32 channels matching ggplot.有谁知道发生了什么？

我正在尝试使用pandas和非matplotlib绘图.好建议在这里.这个问题关于yhat的ggplot,我遇到了两个问题.在熊猫中绘制系列很容易.

frequ.plot()

我不知道如何在ggplot文档中执行此操作.相反,我最终创建了一个数据帧:

cheese = DataFrame({'time': frequ.index, 'count' : frequ.values})
ggplot(cheese, aes(x='time', y='count')) + geom_line()

我希望ggplot--一个"与熊猫紧密集成"的项目 - 有一种方法来绘制一个简单的系列.

第二个问题是当x轴是一天中的时间时,我无法显示stat_smooth().似乎它可能与这篇文章有关,但我没有代表发布那里.我的代码是:

frequ = values.sampler.resample("1Min", how="count")
cheese = DataFrame({'time': frequ.index, 'count' : frequ.values})
ggplot(cheese, aes(x='time', y='count')) + geom_line() + stat_smooth()

任何有关非matplotlib绘图的帮助将不胜感激.谢谢!(我正在使用ggplot 0.5.8)

我正在尝试在 Anaconda iPython 笔记本中使用 ggplot。我跑了%matplotlib inlineand from ggplot import *，但我只是收到以下错误：

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-02aeb6e281ab> in <module>()
----> 1 from ggplot import *
ImportError: No module named ggplot

Anaconda 启动器中的哪些地方可以导入模块？

我想为Jupyter Notebook上的以下pandas数据框绘制条形图.

      | Month | number
-------------------------
    0 | Apr   |  6.5
    1 | May   |  7.3
    2 | Jun   |  3.9
    3 | Jul   |  5.1
    4 | Aug   |  4.1

我做了:

%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
trend_df.plot(kind='bar')

如何确保x轴实际显示月份？

(我知道这个问题不能用anaconda安装ggp​​lot但是针对的是Windows,我运行的是Linux操作系统)

我正在尝试ggplot在python3(v3.6.0)Anaconda环境中安装该软件包:

$ conda install ggplot
Fetching package metadata .............


PackageNotFoundError: Package missing in current linux-64 channels: 
  - ggplot

Close matches found; did you mean one of these?

    ggplot: r-ggplot2, r-gplots

如果我使用conda search我得到:

$ conda search ggplot 
Fetching package metadata .............
r-ggplot2                    1.0.0                         0  defaults        
                             1.0.0                        0a  defaults        
                             1.0.1                  r3.2.2_0  defaults        
                             1.0.1                  r3.2.0_0  defaults        
                             1.0.1                  r3.2.1_0  defaults        
                             1.0.1                 r3.2.1_0a  defaults        
                             1.0.1                 r3.2.2_0a  defaults        
                             1.0.1                 r3.2.0_0a  defaults        
                             2.1.0                  r3.3.1_0  defaults        
                             2.2.0 …