pandas hist参数,Pandas hist() 函数详解及示例(20)

作者 : 慕源网 本文共1803个字,预计阅读时间需要5分钟 发布时间: 2021-12-1 共89人阅读

pandas hist参数,Pandas hist() 函数详解及示例(20)

Pandas hist() 简介

Pandas hist() 函数详解及示例,Pandas hist() 函数用于使用 panda 的库在 Python 中开发直方图。直方图是对信息传递的描述。此容量在 DataFrame 中的每个排列上调用 matplotlib.pyplot.hist(),为每个部分或列生成一个直方图。以下为pandas hist参数和语法

本文是Python Pandas教程系列的一部分,您可以点击Python Pandas使用教程查看所有。

语法和参数

Dataframe.hist(bins=10, layout=none, figuresize=none, sharez=false, sharey=false, xrot=none, yrot=none, ax=none, ylabelsize=none, xlabelsize=none, grid=true, by=none, column=none, data, **keywords)
参数: data : DataFrame

存放数据的pandas对象。

column :string 或 sequence

如果通过,将用于将数据限制为列的子集。

by : 对象(object),可选

如果通过,则用于形成单独组的直方图。

grid : bool,默认为True

是否显示轴线网格线。

xlabelsize : int,默认值 None

如果指定,则更改x轴标签的大小。

xrot : float,默认 None

x轴标签的旋转。例如,

值为90将显示x标签顺时针旋转90度。

ylabelsize : int,默认值 None

如果指定,则更改y轴标签大小。

yrot : float,默认为 None

y轴标签的旋转。例如,

值90显示y标签顺时针旋转90度。

ax : Matplotlib轴对象,默认为 None

绘制直方图的轴。

sharex : bool,如果axNone

默认为True,否则False

如果subplots = True

则共享x轴并将一些x轴标签设置为不可见;

如果ax为None,则默认为True;否则,

如果ax为传入,则为False。请注意,

同时传递ax和sharex = True

将更改图形中所有子图的所有x轴标签。

sharey : bool,默认为False

如果subplots = True

则共享y轴并将一些y轴标签设置为不可见。

figsize : 元组(tuple)

要创建的图形的尺寸(以英寸为单位)。

默认情况下使用 matplotlib.rcParams中的值。

layout : 元组(tuple),可选

(行(rows),列(columns))

元组用于直方图的布局。

bins : integer 或 sequence

默认为10

要使用的直方图箱数。如果给定整数,

则将计算bins + 1 bins边缘并返回。

如果bin是序列,则给出bin边缘,

包括第一个bin的左边缘和

最后一个bin的右边缘。

在这种情况下,

bins将被原封不动地返回。

** kwds

其他所有要传递给的绘图关键字参数

matplotlib.pyplot.hist()

返回值 其中的matplotlib.AxesSubplotnumpy.ndarray

 

dataframe.hist() 函数如何在 Pandas 中工作?

现在我们看到一个简单的例子,说明 hist() 函数在 Pandas 中是如何工作的。

例子:

使用 hist() 函数定义和实现数据帧中的长度和宽度。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.Dataframe({
'length': [4.2,4.8,3.2,4.9,6],
'width': [2.8,5.3,0.80,3.4,5.2]}, index=['index1', 'index2', 'index3', 'index4', 'index5'])
hist=df.hist(bins=4)
print(hist)

输出:

pandas hist参数,Pandas hist() 函数详解及示例(20)

在上面的程序中,我们首先导入了pandas和NumPy库。然后在这里因为我们需要定义直方图,我们导入一个名为 matplotlib 的新库。然后我们定义数据框并描述框的长度和宽度并定义索引。在 Pandas 中描述数据框后,我们使用 hist() 函数定义直方图,最后,输出生成为一个图形,其中分配了所有长度和宽度值,如上图绘制的输出所示。


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