本文介紹如果使用python匯總常用的圖表，與Excel的點選操作相比，用python繪制圖表顯得比較比較繁瑣，尤其提現在對原始數據的處理上。但兩者在繪制圖表過程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。為了更清晰的說明使用python繪制圖表的過程，我們在匯總圖表的代碼中進行注解，說明每一行代碼的具體作用。并在文章的最后給出了自定義字體和圖表配色的對應表。
準備工作
import numpy as np
import pandas as pd
#導入圖表庫以進行圖表繪制
import matplotlib.pyplot as plt
loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
折線圖
#設置日期字段issue_d為loandata數據表索引字段
loandata = loandata.set_index('issue_d')
#按月對貸款金額loan_amnt求均值，以0填充空值
loan_plot=loandata['loan_amnt'].resample('M').fillna(0)
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#創建一個一維數組賦值給a
a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
#創建折線圖，數據源為按月貸款均值，標記點，標記線樣式，線條寬度，標記點顏色和透明度
plt.plot(loan_plot,'g^',loan_plot,'g-',color='#99CC01',linewidth=3,markeredgewidth=3,markeredgecolor='#99CC01',alpha=0.8)
#添加x軸標簽
plt.xlabel('月份')
#添加y周標簽
plt.ylabel('貸款金額')
#添加圖表標題
plt.title('分月貸款金額分布')
#添加圖表網格線，設置網格線顏色，線形，寬度和透明度
plt.grid( color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1 ,axis='y',alpha=0.4)
#設置數據分類名稱
plt.xticks(a, ('1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月') )
#輸出圖表
plt.show()
柱狀圖
#按用戶等級grade字段對貸款金額進行求和匯總
loan_grade=loandata.groupby('grade')['loan_amnt'].agg(sum)
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#創建一個一維數組賦值給a
a=np.array([1,2,3,4,5,6])
#創建柱狀圖，數據源為按用戶等級匯總的貸款金額，設置顏色，透明度和外邊框顏色
plt.bar([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color='#99CC01',alpha=0.8,align='center',edgecolor='white')
#設置x軸標簽
plt.xlabel('用戶等級')
#設置y周標簽
plt.ylabel('貸款金額')
#設置圖表標題
plt.title('不同用戶等級的貸款金額分布')
#設置圖例的文字和在圖表中的位置
plt.legend(['貸款金額'], loc='upper right')
#設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度
plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='y',alpha=0.4)
#設置數據分類名稱
plt.xticks(a,('A級','B級','C級','D級','E級','F級'))
#顯示圖表
plt.show()
條形圖
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#創建一個一維數組賦值給a
a=np.array([1,2,3,4,5,6])
#創建條形圖，數據源為分等級貸款金額匯總，設置顏色，透明度和圖表邊框
plt.barh([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color='#99CC01',alpha=0.8,align='center',edgecolor='white')
#添加x軸標題
plt.xlabel('貸款金額')
#添加y軸標題
plt.ylabel('用戶等級')
#添加圖表標題
plt.title('不同用戶等級的貸款金額分布')
#添加圖例，并設置在圖表中的顯示位置
plt.legend(['貸款金額'], loc='upper right')
#設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度
plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='y',alpha=0.4)
#設置數據分類名稱
plt.yticks(a,('A級','B級','C級','D級','E級','F級'))
#顯示圖表
plt.show()
餅圖
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#設置餅圖中每個數據分類的顏色
colors = ["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#A6A6A6","#D9E021"]
#設置餅圖中每個數據分類的名稱
name=['A級', 'B級', 'C級', 'D級', 'E級','F級']
#創建餅圖，設置分類標簽，顏色和圖表起始位置等
plt.pie(loan_grade,labels=name,colors=colors,explode=(0, 0, 0.15, 0, 0, 0),startangle=60,autopct='%1.1f%%')
#添加圖表標題
plt.title('不同用戶等級的貸款金額占比')
#添加圖例，并設置顯示位置
plt.legend(['A級','B級','C級','D級','E級','F級'], loc='upper left')
#顯示圖表
plt.show()
散點圖
#按月匯總貸款金額，以0填充空值
loan_x=loandata['loan_amnt'].resample('M',how=sum).fillna(0)
#按月匯總利息金額，以0填充空值
loan_y=loandata['total_rec_int'].resample('M',how=sum).fillna(0)
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#創建散點圖，貸款金額為x，利息金額為y，設置顏色，標記點樣式和透明度等
plt.scatter(loan_x,loan_y,60,color='white',marker='o',edgecolors='#0D8ECF',linewidth=3,alpha=0.8)
#添加x軸標題
plt.xlabel('貸款金額')
#添加y軸標題
plt.ylabel('利息收入')
#添加圖表標題
plt.title('貸款金額與利息收入')
#設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度
plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='both',alpha=0.4)
#顯示圖表
plt.show()
氣泡圖
#按月匯總貸款金額及利息
loan_x=loandata['loan_amnt'].resample('M',how=sum).fillna(0)
loan_y=loandata['total_rec_int'].resample('M',how=sum).fillna(0)
loan_z=loandata['total_rec_int'].resample('M',how=sum).fillna(0)
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#設置氣泡圖顏色
colors = ["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#A6A6A6","#D9E021",'#FFF16E','#0D8ECF','#FA4D3D','#D2D2D2','#FFDE45','#9b59b6']
#創建氣泡圖貸款金額為x，利息金額為y，同時設置利息金額為氣泡大小，并設置顏色透明度等。
plt.scatter(loan_x,loan_y,s=loan_z,color=colors,alpha=0.6)
#添加x軸標題
plt.xlabel('貸款金額')
#添加y軸標題
plt.ylabel('利息收入')
#添加圖表標題
plt.title('貸款金額與利息收入')
#設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度
plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='both',alpha=0.4)
#顯示圖表
plt.show()
箱線圖
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#創建箱線圖，數據源為貸款來源，設置橫向顯示
plt.boxplot(loandata['loan_amnt'],1,'rs',vert=False)
#添加x軸標題
plt.xlabel('貸款金額')
#添加圖表標題
plt.title('貸款金額分布')
#設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度
plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='both',alpha=0.4)
#顯示圖表
plt.show()
直方圖
#圖表字體為華文細黑，字號為15
plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
#創建直方圖，數據源為貸款金額，將數據分為8等份顯示，設置顏色和顯示方式，透明度等
plt.hist(loandata['loan_amnt'],8,normed=1, histtype='stepfilled',facecolor='#99CC01', rwidth=0.9,alpha=0.6,edgecolor='white')
#添加x軸標題
plt.xlabel('貸款金額')
#添加y軸標題
plt.ylabel('概率')
#添加圖表標題
plt.title('貸款金額概率密度')
#設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度
plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='y',alpha=0.4)
#顯示圖表
plt.show()
自定義字體及配色
圖表中所使用的字體，可以使用下面的字體名稱替換family=后面的內容以改變圖表中所顯示的字體。
圖表中的顏色，可以直接使用顏色名稱，也可以使用簡稱來設置圖表中使用的顏色，本文中沒有使用默認的顏色，而是使用了自定義顏色。
自定義顏色的色號，本文中使用的是Hex色號，下面給出了Hex和RGB的對應關系，以及相應的顏色。可以使用下面的Hex色號替換本文中圖表的顏色。
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