数据分析-Pandas画分布密度图

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测$N{O}_2$数据作为样例。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

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数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测$N{O}_2$数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")

密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的连续化。由于密度图不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状。

最简分布密度图画法

pandas画矩阵散点图方法最简单，只要一句语句搞定。

直接使用 series，或者Dataframe 的kde函数即可。

以下是密度图，系列密度图样例：

ser = pd.Series(np.random.randn(1000))ser.plot.kde();
plt.show()
plt.close("all")

需要同时观察多列的分布状态，可以直接使用dataframe，例如：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])df.plot.kde(bw_method=0.5)
plt.show()
plt.close("all")

图像特点：
密度图是通过平滑直方图来估计数据的概率密度函数，并以连续曲线的形式展示数据分布的集中程度。密度图可以更直观地看出数据的峰值和分布的波动情况。

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

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