Python pandas.Series.plot.hist用法及代碼示例

用法:
Series.plot.hist(by=None, bins=10, **kwargs)

繪製一個 DataFrame 列的直方圖。

直方圖是數據分布的表示。此函數將 DataFrame 中所有給定係列的值分組到 bin 中，並將所有 bin 繪製在一個 matplotlib.axes.Axes 中。當 DataFrame 的 Series 具有相似的規模時，這很有用。

參數：

by：str 或序列，可選: DataFrame 中要分組的列。
bins：整數，默認 10: 要使用的直方圖箱數。
**kwargs：: 其他關鍵字參數記錄在 DataFrame.plot() 中。

類：matplotlib.AxesSubplot: 返回直方圖。

例子：

當我們擲骰子 6000 次時，我們期望得到每個值大約 1000 次。但是當我們擲兩個骰子並將結果相加時，分布將完全不同。直方圖說明了這些分布。

>>> df = pd.DataFrame(
...     np.random.randint(1, 7, 6000),
...     columns = ['one'])
>>> df['two'] = df['one'] + np.random.randint(1, 7, 6000)
>>> ax = df.plot.hist(bins=12, alpha=0.5)

通過提供參數by(可以是列名或列名列表)可以生成分組直方圖：

>>> age_list = [8, 10, 12, 14, 72, 74, 76, 78, 20, 25, 30, 35, 60, 85]
>>> df = pd.DataFrame({"gender": list("MMMMMMMMFFFFFF"), "age": age_list})
>>> ax = df.plot.hist(column=["age"], by="gender", figsize=(10, 8))

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.plot.hist。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：