pandas和matplotlib绘制简单图形

发稿时间：2020-10-12来源：天昊生物

上周，我们介绍了python的groupby函数和NA值的填充，我们学会部分基础的数据处理方法。在获得基础数据后，我们为了探寻数据的规律，通常需要绘图挖掘数据意义。这里我们介绍python自带的基础绘图。

In [1]:

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

In [2]:

df = pd.read_excel('data/ASV/phylum.xlsx')
df

Out[2]:

折线图

plot 默认参数 kind=line ,以下3种写法等同。

df.plot(x='phylum',y='ST01')

df.plot(x='phylum',y='ST01',kind='line')

df.plot.line(x='phylum',y='ST01')

In [3]:

df.plot.line(x='phylum',y='ST01')
plt.show()

Out[3]:

x轴指定 phylum，由于phylum水平名称太长，故横坐标出来的图看不清。下图不指定x参数，则默认使用行名。

In [4]:

df.plot(y='ST01')
plt.show()

Out[4]:

In [5]:

df.plot(y=['ST01','ST02','ST03','ST04','ST05'])
plt.show()

Out[5]:

由图可知，5个样品趋势一致，且第4行和第24行的门是丰度最高的门。

条形图

In [6]:

df.plot.bar(x='phylum',y='ST01')
plt.show()

Out[6]:

In [7]:

df.plot.bar(x='phylum',y=['ST01','ST02','ST03','ST04','ST05'])
plt.show()

Out[7]:

kind = 'barh'，则条形图水平绘制

In [8]:

df.plot.barh(x='phylum',y=['ST01','ST02','ST03','ST04','ST05'])
plt.show()

Out[8]:

散点图

In [9]:

df.plot.scatter(x='phylum',y='ST01')
plt.show()

Out[9]:

In [10]:

ax = df.plot.scatter(x='phylum',y='ST01',color='green',label='ST01')

df.plot.scatter(x='phylum',y='ST02',color='red',label='ST02',ax=ax)
plt.show()

Out[10]:

In [11]:

df.plot.scatter(x='ST01',y='ST02')
plt.show()

Out[11]:

饼图

In [12]:

df.plot.pie(y='ST01')
plt.show()

Out[12]:

饼图参数是y=，从上图可以看出，给出的标签值有问题。

In [13]:

df.index = df.phylum
df.plot.pie(y='ST01',legend=False)
plt.savefig('test.png')

Out[13]:

箱体图

In [14]:

df.plot.box(y='ST01')
plt.show()

Out[14]:

使用loc提取Cyanobacteria、Proteobacteria行的所有样品的丰度数据，并转置。此时Cyanobacteria、Proteobacteria变成列，对这两列数据绘制箱体图

df_sub.sample(5) 随机展示5行数据

In[15]:

df_sub = df.loc[['Cyanobacteria','Proteobacteria'],'ST01':'ST20'].T 
df_sub.sample(5)

Out[15]:

In [16]:

df_sub.plot.box(y=['Cyanobacteria','Proteobacteria'])
plt.show()

Out[16]:

直方图

In[17]:

df_sub.plot.hist(y='Cyanobacteria')
plt.show()

Out[17]:

In [18]:

df_sub.plot.hist(y=['Cyanobacteria','Proteobacteria'])
plt.show()

Out[18]:

同一类型的一页多图

In [19]:

df.plot(kind='line',y=['ST01','ST02','ST03','ST04'],subplots=True,layout=(2,2),figsize=(20,10),title="Four Sample's Abundance")
plt.show()

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【Python入门到底有多简单】之groupby数据分类汇总（二）；
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5、表达谱分析

表达谱分析（二）通路富集分析和基因互作网络图绘制；

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6、医学数据分析

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作者：大熊

审核：有才

来源：天昊生信团