【数据可视化】Pandas画直方图

pandas.DataFrame.hist

 

使用函数：

DataFrame.hist(column=None, by=None, grid=True, xlabelsize=None, xrot=None, ylabelsize=None, yrot=None, ax=None, sharex=False, sharey=False, figsize=None, layout=None, bins=10, **kwds)

功能：制作DataFrame的直方图

 

直方图是数据分布的表示。此函数在DataFrame中的每个系列上调用matplotlib.pyplot.hist（），每列产生一个直方图。

参数:

data : DataFrame The pandas object holding the data. pandas对象保存数据。 column : string or sequence If passed, will be used to limit data to a subset of columns. 如果通过，将用于将数据限制为列的子集。 by : object, optional If passed, then used to form histograms for separate groups. 如果通过，则用于为不同的组形成直方图。 grid : boolean, default True Whether to show axis grid lines. 是否显示轴网格线。 xlabelsize : int, default None If specified changes the x-axis label size. 指定更改x轴标签字符大小。 xrot : float, default None Rotation of x axis labels. For example, a value of 90 displays the x labels rotated 90 degrees clockwise. 旋转x轴标签。例如，值90表示顺时针旋转90度的x标签。 ylabelsize : int, default None If specified changes the y-axis label size. 指定更改y轴标签字符大小。 yrot : float, default None Rotation of y axis labels. For example, a value of 90 displays the y labels rotated 90 degrees clockwise. y轴标签的旋转。例如，值90表示顺时针旋转90度的y标签。 ax : Matplotlib axes object, default None The axes to plot the histogram on. 轴绘制直方图。 sharex : boolean, default True if ax is None else False In case subplots=True, share x axis and set some x axis labels to invisible; defaults to True if ax is None otherwise False if an ax is passed in. Note that passing in both an ax and sharex=True will alter all x axis labels for all subplots in a figure. 如果subplots = True，则共享x轴并将一些x轴标签设置为不可见; 如果ax为None，则默认为True;否则，如果传入ax，则默认为False。请注意，传入ax和sharex = True将改变图中所有子图的所有x轴标签。 sharey : boolean, default False In case subplots=True, share y axis and set some y axis labels to invisible. 如果subplots = True，则共享y轴并将某些y轴标签设置为不可见。 figsize : tuple The size in inches of the figure to create. Uses the value in matplotlib.rcParams by default. 要创建的图形的大小（以英寸为单位）。默认情况下使用 matplotlib.rcParams 中的值。如(宽，高) layout : tuple, optional Tuple of (rows, columns) for the layout of the histograms. （行，列）的布局的元组直方图。 bins : integer or sequence, default 10 Number of histogram bins to be used. If an integer is given, bins + 1 bin edges are calculated and returned. If bins is a sequence, gives bin edges, including left edge of first bin and right edge of last bin. In this case, bins is returned unmodified. 要使用的直方图的数量。如果给定一个整数，则计算并返回垃圾箱+1个bin边。如果箱子是一个序列，就会给箱子边缘，包括第一个箱子的左边缘和最后一个箱子的右边缘。在这种情况下，箱子是未被修改的。 **kwds All other plotting keyword arguments to be passed to matplotlib.pyplot.hist(). 要传递给所有其他绘图关键字参数 。matplotlib.pyplot.hist()

Returns:

axes : matplotlib.AxesSubplot or numpy.ndarray of them

 

例子

本实施例中绘制直方图基于某些动物的长度和宽度

背景的宽度（bins）

>>> df = pd.DataFrame({
...     'length': [1.5, 0.5, 1.2, 0.9, 3],
...     'width': [0.7, 0.2, 0.15, 0.2, 1.1]
...     }, index= ['pig', 'rabbit', 'duck', 'chicken', 'horse'])
# 显示在3个bins中
>>> hist = df.hist(bins=3)

# 显示在100个bins中
df.hist(grid=False,column="width",bins=100)

 

绘制直方图默认每一列显示一张图，也就是输入几列就显示几张图。

 

只显示一张图（显示一列数值的直方图）

df["width"].hist()

或者（指定列）

df.hist(column="width")

 

定制显示图像大小（figsize=(wide,high)）

参数是英寸，注意哦！

df["width"].hist(figsize=(8,4))

 

去掉网格线

df["width"].hist(grid=False)

 

排版布局显示直方图（2x2 or 3x3）

注意：layout的值必须大于DataFrame列的数量，如5列不能显示2x2布局。

         建议figsize调大，不然下一行图像的标题会和上一行图像的X轴数值重叠。

df1 = pd.DataFrame({
     'length': [1.5, 0.5, 1.2, 0.9, 3],
     'width': [0.7, 0.2, 0.15, 0.2, 1.1],
    'A':[1,2,3,1,2],
    'B':[0.1,0.2,0.3,0.4,0.1],
    'C':[1,2,3,4,5]
     }, index= ['pig', 'rabbit', 'duck', 'chicken', 'horse'])
df1.hist(layout=(3,3),figsize=(8,8))

 

显示图像色彩浓度（0 < alpha值 < 1）

df.hist(grid=False,column="width",alpha=0.5)

 

 

 

 

参考：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.hist.html?highlight=hist#pandas.DataFrame.hist