Istogramma da data frame panda
I panda.DataFrame.La tecnica Hist () viene utilizzata per determinare come sono distribuite le variabili numeriche. I valori sono divisi in variabili numeriche da questa funzione. Il suo scopo principale è quello di creare un istogramma da un frame dati specificato. Quando il telaio di dati Pandas.Il metodo Hist () viene utilizzato, ogni serie nel frame dati specificato viene automaticamente passata al matplotlib. Pyplot.Metodo Hist (). In cambio, otteniamo un istogramma per ogni colonna. Tracciare l'istogramma del frame dati in questa guida utilizzando il metodo "Hist ()" di Panda.
Sintassi:
DataFrame.Hist (Data, Column = Nessuno, By = Nessuno, Grid = true, XLabelsize = Nessuno, XROT = nessuno, YLabelSize = Nessuno, Yrot = Nessuno, Ax = Nessuno, Sharex = Falso, Sharey = False, Figsize = Nessuno, Layout = Nessuno, bins = 10, backend = nessuno, leggenda = false, ** kwargs)
Esempio 1:
I codici Pandas in questa guida vengono eseguiti sullo strumento "Spyder". Nella prima riga, importiamo il "Panda come PD". Quindi, creiamo un telaio di dati "valori" utilizzando il "PD.Metodo DataFrame () ". Sviluppiamo due colonne del telaio di dati "valori" che sono "lunghezza L" e "larghezza b". E mettiamo i valori numerici in ciascuno di essi. In "Lunghezza L", inseriamo "2.7, 8.7, 3.4, 2.4 e 1.Valore numerico da 9 ". Mentre in "larghezza b", inseriamo "4.24, 2.67, 7.6, 7.1 e 4.9 "Vlaues numerici. Ora disegniamo l'istogramma di questi dati del frame dati. Inizializziamo la variabile "HIST" con il "dati dati.METODO HIST () "e inserire i" bidoni = 6 ".
Un istogramma valuta il numero di misurazioni che si verificano attraverso ogni bin dopo aver diviso i valori contenuti in una variabile numerica in "bin."Possiamo ottenere rapidamente e facilmente una comprensione istintiva della distribuzione dei valori all'interno di una variabile rappresentando visivamente tali conteggi in modo colonnare.
Questo output appare sulla console Spyder quando premiamo i tasti "Shift + Enter" sulla tastiera. Qui, abbiamo due istogrammi. Questi sono gli istogrammi di quei dati che abbiamo inserito nel codice Pandas.
Esempio 2:
Generiamo qui il frame dati "valori" che contiene tre colonne che sono "B_1, H_1 e L_1" che mostrano rispettivamente l'ampiezza, l'altezza e la lunghezza. Aggiungiamo “4.24, 2.67, 7.6, 7.1 e 4.9 "in" B_1 ". Aggiungiamo anche aggiungi “6.8, 5.5, 4.8, 11.88 e 1.1 "in" H_1 ". Quindi, inseriamo “3.7, 9.7, 3.4, 4.4 e 2.9 "in" L_1 ". Dopo questo, utilizziamo il metodo "Hist ()" che converte questi valori numerici in un istogramma. Disegna tre istogrammi separati. Il valore "bin" che abbiamo impostato qui è "12".
Nell'output vengono visualizzati tre diversi grafici dell'istogramma. Il primo istogramma è dei dati "B_1", il secondo grafico dell'istogramma è dei dati "H_1" e l'ultimo è dei dati "L_1".
Esempio 3:
Ora disegniamo quattro istogrammi distinti in questo esempio. Per questo, creiamo quattro colonne del Frame Data come "Data 1, Data 2, Data 3 e Data 4". In "Data 1", aggiungiamo alcuni valori che sono "2.7, 0.0, 1.4, 2.4 e 1.9 ". Mettiamo “4.24, 2.67, 7.6, 7.1 e 4.9 "in" Dati 2 ". Aggiungi “5.8, 5.5, 7.8, 10.88 e 0.1 "a" dati 3 ". E aggiungi i valori “20, 40.8, 55.8, 7.2 e 48 "in" Dati 4 ". Dopo questo, disegniamo l'istogramma di tutte quelle colonne separatamente. Utilizziamo la tecnica "Hist ()" con il nome del frame dati e impostiamo i suoi "bidoni" come "8". Genera quattro istogrammi distinti nella schermata di uscita.
Abbiamo creato questi istogrammi dati con l'aiuto della funzione "Hist ()" nei panda. Tutte le colonne contengono dati diversi, quindi tutti e quattro gli istogrammi qui sono diversi l'uno dall'altro.
Esempio 4:
Possiamo anche disegnare l'istogramma di quei dati presenti nel file CSV. Ora, in questo esempio, tracciamo gli istogrammi dei dati del file CSV. Per questo, importiamo il "matplotlib.Biblioteca Pyplot "come" PLT ". Otteniamo le funzioni di questa libreria mettendo l'oggetto "PLT" invece del "matplotlib.Pyplot ". Ora leggiamo il file CSV utilizzando il metodo "read_csv". Specifichiamo il nome del file che contiene i dati che vogliamo importare in un frame dati nel "read_csv ()".
Qui, il file si chiama "file.CSV ". I dati dal "file.CSV "è memorizzato nel" DF "sotto forma di dati di dati. Renderiamo i dati del file sotto forma di dati sulla console. Quindi, applichiamo il metodo "Hist ()" in cui posizioniamo il nome della colonna presente nel file CSV. Questo nome di colonna è "s_name". Quando vengono creati gli istogrammi, questo nome appare lì. Il "figsi" che utilizziamo qui viene utilizzato per regolare le dimensioni dell'immagine dell'istogramma che abbiamo impostato come "12" per la "larghezza" e "8" per "altezza" della dimensione del grafico dell'istogramma.
Inoltre, i "bidoni" sono impostati su "15". Alla fine, posizioniamo il "PLT.Show () "Metodo. Il "Plt. Show () "Metodo lancia un ciclo di eventi, cerca tutte le entità di figure esistenti e lancia più finestre interattive che dimostrano il tuo grafico o grafico.
Qui, visualizza innanzitutto i dati presenti nel file CSV sotto forma di dati di dati. Quindi, traccia i grafici dei dati numerici separatamente per ciascuno.
Vedrai che abbiamo sei grafici distinti qui. I nomi degli studenti sono menzionati su ciascun grafico poiché abbiamo regolato questo "S_NAME" nel codice. Quindi, questo "s_name" è reso qui sopra ogni grafico.
Esempio 5:
Importiamo di nuovo entrambe le librerie che sono "panda" e "matplotlib.Pyplot "in questo codice come" PD "e" PLT ", rispettivamente. Quindi, disegniamo l'istogramma dell'ufficio ".File CSV "posizionando prima il metodo" read_csv () "e quindi usando la semplice funzione" hist () ". Inoltre, visualizziamo i dati del file Office come telaio sul terminale prima di utilizzare il metodo "Hist ()". Aggiungiamo il "PLT. show () "funzione che abbiamo spiegato nell'esempio precedente.
Il telaio di dati dell'ufficio ".Il file CSV ӏ reso. I loro istogrammi sono visualizzati nella seguente illuminazione. Qui, i dati del file CSV sono mostrati per la prima volta sotto forma di un telaio di dati.
Nell'output vengono visualizzati due grafici dell'istogramma poiché questo frame dati contiene solo due colonne che hanno i dati numerici,.
Esempio 6:
Questo è il nostro ultimo esempio per questa guida. Creiamo i dati di dati "CARS_DF" e inseriamo due colonne in esso. Il "nome auto" contiene i nomi delle auto e il "prezzo sfidante" contiene il prezzo di Challan. Successivamente, accediamo alla funzione "Hist ()" dal "PLT" che è la libreria che importa all'inizio del codice. Passiamo il nome della colonna "Challan_price" nel "PLT. Hist () "funzione e utilizza il" PLT. Show () "Metodo.
Questo è il grafico dell'istogramma di questo codice disegnato in base ai valori numerici presenti nella colonna "Challan_price".
Conclusione
Il metodo "Hist ()" in Panda è dimostrato in questa guida. Il nostro obiettivo principale è quello di trasmettere l'idea del metodo "hist ()" nei panda in modo semplice e succinto. Abbiamo spiegato come utilizzare la funzione Pandas "Hist ()" per disegnare l'istogramma dei dati numerici del frame dati. Abbiamo spiegato che l '"istogramma" è una rappresentazione visiva su come vengono distribuiti i dati. Sarai in grado di passare a una fase più complicata della programmazione di Pandas dopo aver letto questa guida. Speriamo che trarrai grande beneficio in futuro da questa guida.