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用Python中的Pandas绘制密度图
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用Python中的Pandas绘制密度图
密度图是一种数据可视化工具。它是直方图的一种变体，在绘制数值时使用 “核平滑”。它是一个从数据中推断出的连续和平滑的直方图版本。 密度图使用内核密度估计法（所以它们也被称为内核密度估计图或KDE），这是一个概率密度函数。具有较高峰值的绘图区域是具有最大数据点的区域，这些数值之间居住着最大的数据点。 密度图可以用pandas、seaborn等制作。在这篇文章中，我们将使用Pandas生成密度图。我们将使用Seaborn库的两个数据集，即’car_crashes’和’tips’。 语法：pandas.DataFrame.plot.density | pandas.DataFrame.plot.kde 其中pandas ->类型为’pandas dataframe’的数据集 Dataframe – 要绘制密度图的列 density – 用于绘制密度图 kde – 使用内核密度估计功能绘制密度图。 例子1：给定数据集’car_crashes’，让我们用密度图找出大部分车祸发生的最常见速度。 # importing the libraries import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # loading the dataset # from seaborn library data = sns.load_dataset('car_crashes') # viewing the dataset print(data.head(4))输出:
绘制图表： # plotting the density plot # for 'speeding' attribute # using plot.density() data.speeding.plot.density(color='green') plt.title('Density plot for Speeding') plt.show()输出:
使用密度图，我们可以算出，在数据集中，速度在4-5（公里/小时）之间的车祸最常见，因为它是高密度（高峰值）区域。 例子2：对于另一个数据集 “小费”，让我们计算一下顾客最常给的小费是什么。 # loading the dataset # from seaborn library data = sns.load_dataset('tips') # viewing the dataset print(data.head(4))输出:
绘制图表： # density plot for 'tip' data.tip.plot.density(color='green') plt.title('Density Plot for Tip') plt.show()
通过上述密度图，我们可以推断，最常见的提示是在2.5-3的范围内。最高的峰值/密度（在Y轴上表示）被发现是在2.5-3的尖端值。 使用plot.kde()绘制上述绘图 KDE或内核密度估计法使用高斯内核来估计随机变量的概率密度函数。下面是使用kde()为数据集 “tips “绘制密度图的实现。 # for 'tip' attribute # using plot.kde() data.tip.plot.kde(color='green') plt.title('KDE-Density plot for Tip') plt.show()
利用这一点我们可以推断，plot.density()和plot.kde()之间没有大的区别，因此可以互换使用。 密度图比直方图有优势，因为它们比直方图更有效地确定分布的形状。与直方图不同的是，它们不必依赖于所使用的分仓数量。 |
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