使用matplotlib 制图（柱状图、箱型图）

柱状图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('D:\myfiles\study\python\analyse\数据团\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\数据资料\地市级党委书记数据库（2000-10）.csv', encoding='gbk')

# 按省份分析市委书记女性比例
# 新建变量data_gender2，字段包括省份、性别
# 去除缺失值
data_gender2 = data[['省级政区名称','性别']]
data_gender2_re = data_gender2[data_gender2['性别'].notnull()]
# 按照省份统计出男女人数
# crosstab(行，列)用于针对字符串数据的透视（类似excel的数据透视）
pt = pd.crosstab(data_gender2_re['省级政区名称'], data_gender2_re['性别'])
# 计算出女性占比
# 这里直接在pt数据中添加了一个新的字段“女性占比”
# sort_values()排序，ascending = False表示降序
pt['女性占比'] =  pt['女'] / (pt['女'] + pt['男'])
pt2 = pt.sort_values(by=['女性占比'], ascending=False)
# 创建一个图表，大小为8*4
fig_q1_1 = plt.figure(figsize=(10, 5))

index = pt2.index[:10]  # 取前十个
plt.bar(range(10),  # 横坐标
        pt2['女性占比'][:10],  # 纵坐标
        tick_label=index,  # 横轴标签
        color='blue')  # 颜色
plt.title('不同省份女性市委书记占比')
plt.xlabel('省份')
plt.ylabel('女性占比')
plt.show()

　　

箱型图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('D:\myfiles\study\python\analyse\数据团\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\数据资料\地市级党委书记数据库（2000-10）.csv', encoding='gbk')


# 绘制图表2：女性市委书记占比结构
# 创建一个图表，大小为6*6
fig_q1_2 = plt.figure(figsize=(6, 6))
# 创建箱形图：四分位数，上下边缘值（非最大最小值），异常值
plt.boxplot(pt2['女性占比'],  # 值
            vert=True,  # true：纵向，false：横向
            showmeans=True)  # 显示均值
# 参数添加
plt.title('女性市委书记占比结构')
plt.xticks([])
plt.ylabel('女性占比')
plt.show()