Метод kde
Метод kde применяется к Series или DataFrame
и строит график оценки плотности распределения (Kernel Density Estimation).
Этот метод является частью аксессора plot и позволяет визуализировать
распределение данных в виде сглаженной кривой.
Метод автоматически создает окно с графиком с использованием
библиотеки matplotlib.
Синтаксис
df.plot.kde([bw_method], [ind], [**kwargs])
Основные параметры метода kde:
-
bw_method- метод определения ширины окна (полосы пропускания); может быть строкой ('scott', 'silverman') или числом; по умолчанию используется 'scott'; -
ind- точки, в которых вычисляется оценка плотности; может быть числом (количество точек) или массивом; по умолчанию используется 1000 точек; -
**kwargs- дополнительные параметры для настройки внешнего вида графика (цвет, ширина линии, заголовок и т.д.).
Пример
Давайте построим график плотности распределения для данных из таблицы:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.plot.kde()
plt.show()
В результате выполнения кода появится график с двумя кривыми плотности для столбцов 'a' и 'b'.
Пример
Построим график плотности для одного столбца с изменением ширины окна:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df['a'].plot.kde(bw_method=0.5)
plt.show()
Параметр bw_method со значением 0.5 задает ширину окна,
что влияет на степень сглаживания кривой.
Пример
Построим график плотности с настройкой внешнего вида:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.plot.kde(
color=['red', 'blue'],
linewidth=2,
title='График плотности распределения'
)
plt.show()
С помощью дополнительных параметров можно задать цвета линий, их толщину и заголовок графика.
