Here is an example of how to generate a histogram of the sales data: importmatplotlib.pyplotasplt# create a DataFramedf=pd.DataFrame({'Product':['A','A','B','B','C','C'],'Sales':[100,200,300,400,500,600]})# group the data by product and plot a histogram of salesgrouped=df...
Grouping and then applying a functionsumto the resulting groups. 在使用group by的时候,一般还会夹带使用其他函数。在这个例子里,就是根据A列的”bar“和“foo”分组,分别计算对应的C列和D列数值的总和。 Grouping by multiple columns forms a hierarchical index, which we then apply the function 根据A列和...
groupby(by='APN'): print(item[1].index.to_list()) 用dataframe的数据作图: data[columns].plot(kind='bar') # 后面的kind='bar'表示画的是条形图。其他还可以画的类型包括: #‘line’ : 折线图,这个是默认选项 # 'barh’ : 水平的条形图。 #‘hist’ : histogram,直方图 #‘box’ : 箱型图...
具体请参照:Histogramming and Discretization l 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素,如下段代码所示。更多详情请参考:Vectorized String Methods. 六、 合并 Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。
hist : histogram box : boxplot kde : Kernel Density Estimation plot density : same as kde area : area plot pie : pie plot scatter : scatter plot hexbin : hexbin plot 各种辅助命令 figsize : a tuple (width, height) in inches xlim / ylim : X/Y 轴的取值范围,2-tuple/list 格式 ...
该函数类似于numpy.histogram()函数。 另外一个划分的函数是: xxxxxxxxxx pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3) q:一个整数或者序列。 整数:它指定了划分区间的数量。 一个序列:它给出了百分比划分点。比如[0,0.25,0.5,0.75,0.1]。0.25代表25%划分点。如果数据不在任何区间内,则...
具体请参照:Histogramming and Discretization l 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素,如下段代码所示。更多详情请参考:Vectorized String Methods. 六、 合并 Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作...
# 具体请参照:Histogramming and Discretization # # s=pd.Series(np.random.randint(0,7,size=10)) # print(s) # print(s.value_counts()) # # NO4.字符串方法 # Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 ...
具体请参照:Histogramming and Discretization l字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素,如下段代码所示。更多详情请参考:Vectorized String Methods. 六、合并 Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。
plt.title('Histogram of Values') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() # Plot a scatter plot df_scatter = pd.DataFrame({ 'X': [1, 2, 3, 4, 5], 'Y': [10, 20, 25, 30, 40] }) plt.scatter(df_scatter['X'], df_scatter['Y']) ...