Метод plot.hist
Метод hist аксессора plot применяется к DataFrame или Series
и строит гистограмму, показывающую распределение числовых данных.
Гистограмма группирует данные в интервалы (корзины) и отображает частоту
попаданий значений в каждый интервал. Метод автоматически определяет
количество корзин, но его можно задать вручную параметром bins.
Для построения используется библиотека Matplotlib.
Синтаксис
df.plot.hist([bins], [alpha], [color], [legend], [grid], [figsize], [title])
Основные параметры метода:
bins - количество интервалов (корзин) для группировки данных (по умолчанию 10);
alpha - прозрачность заливки столбцов (от 0 до 1);
color - цвет столбцов гистограммы;
legend - отображать ли легенду (True/False);
grid - отображать ли сетку на графике;
figsize - размер графика в дюймах (ширина, высота);
title - заголовок графика.
Пример
Построим гистограмму для одного столбца таблицы:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
})
df.plot.hist()
plt.show()
Пример
Построим гистограмму с указанием количества корзин и цвета:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
})
df.plot.hist(bins=5, color='skyblue', alpha=0.7)
plt.show()
Пример
Построим гистограммы для нескольких столбцов таблицы:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [5, 4, 3, 2, 1],
'c': [2, 3, 4, 5, 6]
})
df.plot.hist(alpha=0.5, figsize=(8, 5))
plt.show()
Пример
Построим гистограмму для Series:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ser = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5])
ser.plot.hist(bins=4, color='green', alpha=0.6, grid=True)
plt.show()
