import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 将图片画在网页里
%matplotlib inline

ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('2000/1/1',periods=1000))
ts=ts.cumsum()

ts.plot(title='Series cumsum',style='r--',figsize=(6,4))

df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),index=ts.index,columns=list('abcd'))
#每一列累计求和
df=df.cumsum()
df.plot(title='DataFrame cumsum')

# subplots=True 将每一列单独画在子图里；,sharex=True,y轴范围相同
df.plot(subplots=True,sharey=True)

"""x轴默认是行索引，也可指定pandas某一类数据作为x轴"""
# 指定d列数据作为x轴
df.plot(x='d',y=['a','c'])

"""柱状图"""
df=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=list('ABCD'))
#画第一行的柱状图，kind='bar'类型为柱状图
df.iloc[0].plot(kind='bar')

df.plot.bar()

#堆叠的画出来，先画第一列，在上面画第二列
df.plot.bar(stacked=True)

"""直方图"""
df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,3),columns=list('abc'))
# 对a列画直方图,将最大值与最小值之间的区间做20等分，落在每个区间的点的个数
df['a'].hist(bins=20)

# 将每一列的直方图画在一个图片里面
df.plot.hist(subplots=True,sharex=True,sharey=True)

# alpha=0.3 设置透明度
df.plot.hist(alpha=0.3)

"""绘制概率密度"""
df['a'].plot.kde()

df.plot.kde()

df.mean()

a    0.018599
b    0.004607
c   -0.053968
dtype: float64

df.std()

a    1.010327
b    1.038935
c    1.046297
dtype: float64

"""散点图画（x,y）点"""
df.plot.scatter(x='a',y='b')

"""饼图"""
s=pd.Series(3*np.random.rand(4),index=list('abcd'),name='series')
print(s)
s.plot.pie(labels=['A','b','C','orange'],autopct="%0.2f",fontsize=12)

a    2.970204
b    0.762244
c    1.206364
d    2.401405
Name: series, dtype: float64