plot2

import numpy as np
import pandas as pd
#导入图表库以进行图表绘制
import matplotlib.pyplot as plt
#DataFrame(数据框)是一种二维的数据结构，非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。
#它的竖行称之为columns，横行称之为index
#pd.read_excel('loan_data.xlsx')读取excel里的值创建一个数据框
loanData=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
ldDate=loanData.set_index('issue_d')  #设置索引值
def TongJiPicture1():
    #获得数据框中第'loan_amnt'列的值
    loan_plot=ldDate['loan_amnt']
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
    #创建一个一维数组赋值给a
    a=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])
    #创建折线图，数据源为按月贷款均值，标记点，标记线样式，线条宽度，标记点颜色和透明度
    plt.subplot(2,1,1) #2*2的两幅图中的上图 
    #'EE5C42'表示颜色的rgb表示
    plt.plot(loan_plot,'-^',color='#EE5C42',linewidth=3,markeredgewidth=3,markeredgecolor='#99CC01',alpha=0.8)
    #添加x轴标签
    plt.xlabel(u'月份')  #u或U开头的字符串表示unicode字符串
    #添加y周标签
    plt.ylabel(u'贷款金额')
    #添加图表标题
    plt.title(u'分月贷款金额分布')
    ax=plt.gca()
    #添加图表网格线，设置网格线颜色，线形，宽度和透明度；axis='y'表示只在垂直方向有网格
    plt.grid( color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1 ,axis='y',alpha=0.4)
    #设置数据分类名称
    plt.xticks(a)
    ax.set_xticklabels( ('2014年1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月',
    '10月',u'11月','12月','2015年1月','2月','3月'),rotation=15)  
    #输出图表
    plt.show()

    #柱状图
    #按用户等级对'grade'字段进行分组，并对贷款金额'loan_amnt'进行求和汇总 
    #使用aggregate()或agg()函数调用自定义函数或者直接调用诸如mean，std之类的方法进行聚合运算
    loan_grade=ldDate.groupby('grade')['loan_amnt'].agg('sum')
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
    #创建一个一维数组赋值给a
    a=np.array([1,2,3,4,5,6])
    plt.subplot(2,1,2) #2*2的两幅图中的下图 
    #创建柱状图，数据源为按用户等级汇总的贷款金额，设置颜色，透明度和外边框颜色
    plt.bar([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color='#76EEC6',alpha=0.8,align='center',edgecolor='white')
    #设置x轴标签
    plt.xlabel(u'用户等级')
    #设置y周标签
    plt.ylabel(u'贷款金额')
    #设置图表标题
    plt.title(u'不同用户等级的贷款金额分布')
    #设置图例的文字和在图表中的位置
    plt.legend([u'贷款金额'], loc='upper right')
    #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
    plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='y',alpha=0.4)
    #设置数据分类名称
    plt.xticks(a,(u'A级',u'B级',u'C级',u'D级',u'E级',u'F级'))
    #显示图表
    plt.show()
def TongJiPicture2():
    #条形图
    #按用户等级grade字段对贷款金额进行求和汇总
    #使用aggregate()或agg()函数调用自定义函数或者直接调用诸如mean，std之类的方法进行聚合运算
    loan_grade=ldDate.groupby('grade')['loan_amnt'].agg(sum)
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
    #创建一个一维数组赋值给a
    a=np.array([1,2,3,4,5,6])
    plt.subplot(1,2,1) #2*2的四幅图中第一行的左图 
    #创建柱状图，数据源为按用户等级汇总的贷款金额，设置颜色，透明度和外边框颜色
    plt.barh([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color='#B03060',alpha=0.8,align='center',edgecolor='white')
    #设置x轴标签
    plt.ylabel(u'用户等级')
    #设置y周标签
    plt.xlabel(u'贷款金额')
    #设置图表标题
    plt.title(u'不同用户等级的贷款金额分布')
    #设置图例的文字和在图表中的位置
    plt.legend([u'贷款金额'], loc='upper right')
    #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
    plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='x',alpha=0.8)
    #设置数据分类名称
    plt.yticks(a,(u'A级',u'B级',u'C级',u'D级',u'E级',u'F级'))
    #显示图表
    plt.show()
    
    
    #饼图  
    #按用户等级grade字段对贷款金额进行求和汇总
    loan_grade=ldDate.groupby('grade')['loan_amnt'].agg(sum)
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=15) 
    #设置饼图中每个数据分类的名称
    name=[u'A级', u'B级', u'C级', u'D级', u'E级',u'F级']
    plt.subplot(1,2,2) #2*2的四幅图中第一行的左图 
    #创建饼图，设置分类标签，颜色。explode=(0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2)表示将后两个元素拉出饼图，
    #范围在0-1之间，数越大，表示拉出距离越大。startangle=60表示饼图其实角度为60度
    plt.pie(loan_grade,labels=name,colors=["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#00CD00",
    "#8A2BE2"],explode=(0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2),startangle=60,autopct='%1.1f%%')
    #添加图表标题
    plt.title(u'不同用户等级的贷款金额占比')
    #添加图例，并设置显示位置
    plt.legend(name, loc='upper left')
    #显示图表
    plt.show()
   
    
    
    
def TongJiPicture3():
    #按月汇总贷款金额，以0填充空值
    xDaikuan=ldDate['loan_amnt']
    #按月汇总利息金额，以0填充空值
    yLixi=ldDate['total_rec_int']
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=13)
    plt.subplot(2,1,1) #2*1的2幅图中第一幅图
    plt.subplots_adjust(left=0.13, bottom=0.1, right=0.95,top=0.9,wspace=0, hspace=0.5)
    #pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, 
    #vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, facecolors=None
    #edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)
    #x,y分别表示点的x序列和y序列,scalar(s)表示散点的大小,color(c)表示散点的颜色
    #marker表示散点的形状，cmap设置散点周围的颜色,norm表示点的亮度(范围在0-1之间)
    #verts为(x,y)的序列，如果没有设置marker，那这些顶点将被用于构建散点形状。
    #创建散点图，贷款金额为xDaikuan，利息金额为yLixi，s=70表示散点大小；设置颜色，标记点样式和透明度等
    plt.scatter(xDaikuan,yLixi,s=70,color='white',marker='o',edgecolors='#FF1493',linewidth=3,alpha=0.8)
    #添加x轴标题
    plt.xlabel(u'贷款金额')
    #添加y轴标题
    plt.ylabel(u'利息收入')
    #添加图表标题
    plt.title(u'客户的贷款金额与利息收入的散点图',Fontsize=13)
    #设置背景网格线的颜色，样式，和透明度。axis表示在x轴还是y轴上有网格，或两轴都有。
    plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='both',alpha=0.7)
    #显示图表
    plt.show()
    
    #气泡图 
    #按月汇总贷款金额及利息.代码中M表示聚合方式是按月，how表示数据的计算方式，默认是计算平均值
    #按月汇总贷款金额，以0填充空值
    loan_x=ldDate['loan_amnt'].resample('M').sum().fillna(0)
    #按月汇总利息金额，以0填充空值
    loan_y=ldDate['total_rec_int'].resample('M').sum().fillna(0)
    loan_z=ldDate['total_rec_int'].resample('M').sum().fillna(0)
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=13)
    #设置气泡图颜色
    plt.subplot(2,1,2) #2*1的2幅图中第二幅图 
    colors = ["#76EE00","#FFFF01","#0000FE","#D02090","#C71585","#D9E021",'#00EEEE','#0D8ECF',
    '#FA4D3D','#D2D2D2','#FFDE45','#383838']
    #创建气泡图贷款金额为x，利息金额为y，同时设置利息金额为气泡大小，并设置颜色透明度等。
    plt.scatter(loan_x,loan_y,s=loan_z,color=colors,alpha=0.6)
    #添加x轴标题
    plt.xlabel('每月贷款金额')
    #添加y轴标题
    plt.ylabel('每月利息收入')
    #添加图表标题
    plt.title('本公司每月贷款金额与利息收入对应图',Fontsize=13)
    #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
    plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='both',alpha=0.4)
    #显示图表
    plt.show()
def TongJiPicture4():
    #箱线图
#    箱形图有5个参数： 
#    下边缘（Q1），表示最小值； 
#    下四分位数（Q2），又称“第一四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字； 
#    中位数（Q3），又称“第二四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字； 
#    上四分位数（Q4），又称“第三四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字； 
#    上边缘（Q5），表述最大值。 
#    第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距。
    #箱线图中位数越高，则整体情况越好;箱子越短，数据分布越集中；中位数距离上下四位数的间距越接近，数据越对称
    #图表字体为华文细黑，字号为15
    plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
    #六个参数的取值范围都为0到1。left=0.1表示子图距离左边界0.1个单位;bottom=0.1表示子图距离下边界0.1个单位;
    #right=0.95表示子图距离图像右边界(1-0.95)个单位;top=0.9表示子图距离图像上边界1-0.9个单位;
    #wspace,hspace分别控制子图之间的水平间距和垂直间距用占轴长的比例表示
    plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.95,top=0.9,wspace=0.25, hspace=0)
    plt.subplot(1,2,1) #1*2的2幅图中第一幅图 
    #创建箱线图，数据源为贷款来源，设置横向显示
    Bp=plt.boxplot(ldDate['loan_amnt'], patch_artist=True,vert=True)
    #设置箱体的颜色和宽度
    for box in Bp['boxes']:
       # change outline color
       box.set( color='#1874CD', linewidth=2)
       # change fill color
       box.set( facecolor = '#7FFF00' )
    # 设置上下边缘的颜色和宽度
    for cap in Bp['caps']:
        cap.set(color='r', linewidth=2)
    #设置箱线的颜色和宽度
    for whisker in Bp['whiskers']:
        whisker.set(color='#8B7D6B',linestyle="--",linewidth=2)
    # 设置中位数线的宽度和颜色
    for median in Bp['medians']:
        median.set(color='k', linewidth=2.5)
    # 设置异常点的颜色和形状
    for flier in Bp['fliers']:
        flier.set(marker='o', color='#e7298a', alpha=0.5)
    #添加x轴标题
    plt.xlabel('贷款金额')
    plt.title('贷款金额分布')
    #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
    plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='both',alpha=0.4)
    #显示图表
    plt.show()
    
    #直方图
    #图表字体为华文细黑，字号为15;plt.rc()设置图表后面的一些特性
    plt.rc('font', family='STXihei', size=15)
    plt.subplot(1,2,2) #1*2的2幅图中第一幅图 #1*2的2幅图中第二幅图 
    #创建直方图，数据源为贷款金额，bins=8:指定直方图的矩形个数;normed=True表示被归一化以形成概率密度;
    #histtype : ['bar' | 'barstacked' | 'step' | 'stepfilled'];设置矩形的宽度，颜色和透明度等
    plt.hist(ldDate['loan_amnt'],bins=7,normed=True, histtype='bar',facecolor='#CD00CD', 
               rwidth=0.9,alpha=0.8,edgecolor='white')
    #添加x轴标题
    plt.xlabel('贷款金额')
    #添加y轴标题
    plt.ylabel('概率密度')
    #添加图表标题
    plt.title('贷款金额概率密度')
    #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
    plt.grid(color='#95a5a6',linestyle='--', linewidth=1,axis='y',alpha=0.4)
    #显示图表
    plt.show()

plt.close('all') #关闭所有图
#plt.figure(1)
#TongJiPicture1()
#plt.figure(2)
#TongJiPicture2()
#plt.figure(3)
#TongJiPicture3()
plt.figure(4)
TongJiPicture4()