详解pandas.DataFrame.hist()（绘制数据框直方图）函数使用方法

2024-05-17 08:09| 来源: 网络整理| 查看: 265

pandas.DataFrame.hist()是一个用于绘制DataFrame数据直方图的方法。该方法允许用户通过调整一些参数来生成合适的图表，包括直方图的数量、颜色、样式等。

使用方法：

pandas.DataFrame.hist(bins=10, column=None, figsize=None, grid=True, legend=False, …)

参数说明：

bins: 直方图的柱子数量。默认值为10。 column: 需要绘制直方图的数据列。默认使用所有数值型数据列。 figsize：图表尺寸。默认为None。 grid: 布尔类型，是否绘制网格线。默认为True。 legend: 是否显示图例。默认为False。 … : 其他参数可用于定制图表的外观和风格。实例一

我们可以使用pandas库来读取数据文件，然后使用hist()方法生成直方图。以下是一些示例代码：

import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') data.hist(column='age', bins=20, grid=False, figsize=(10,8), color='red')

这个例子里我们使用了read_csv()方法读取一个数据文件，然后使用hist()方法绘制了年龄在20~80岁之间的人口数量直方图。

实例二

下面的代码基于鸢尾花数据集并描绘花瓣长度的直方图。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('iris.csv') data.hist(column='petal_length', bins=20, grid=False, figsize=(10,8), color='blue') plt.title('Petal length histogram') plt.xlabel('Petal length') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

在这个例子中，我们先读取了iris.csv文件，然后使用hist()方法生成了花瓣长度的直方图。同时，我们也使用Matplotlib库来添加名称、标签、颜色和标题。

当我们运行上面的程序时，它将生成一个带有特定轴范围的花瓣长度直方图。

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