Pandas: so erstellen sie ein balkendiagramm zur visualisierung der top-10-werte

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in Pandas ein Balkendiagramm zu erstellen, das nur die 10 häufigsten Werte in einer bestimmten Spalte enthält:

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

#find values with top 10 occurrences in 'my_column'
top_10 = (df[' my_column ']. value_counts ()). iloc [:10]

#create bar chart to visualize top 10 values
top_10. plot (kind='bar')

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Erstellen Sie in Pandas ein Balkendiagramm, um die Top-10-Werte zu visualisieren

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über den Teamnamen und die von 500 verschiedenen Basketballspielern erzielten Punkte enthält:

 import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase
import random
from random import choice

#make this example reproducible
random. seeds (1)
n.p. random . seeds (1)

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': [choice(ascii_uppercase) for _ in range(500)],
                   ' points ': np. random . uniform (0, 20, 500)})

#view first five rows of DataFrame
print ( df.head ())

  team points
0 E 8.340440
1 S 14.406490
2 Z 0.002287
3 Y 6.046651
4 C 2.935118

Mit der folgenden Syntax können wir ein Balkendiagramm erstellen, das die 10 häufigsten Werte in der Teamspalte anzeigt:

 import matplotlib. pyplot as plt

#find teams with top 10 occurrences
top_10_teams = (df[' team ']. value_counts ()).[:10]

#create bar chart of top 10 teams
top_10_teams. plot (kind=' bar ') 

Das Balkendiagramm enthält nur die Namen der 10 häufigsten Teams.

Die x-Achse zeigt den Teamnamen und die y-Achse die Häufigkeit.

Beachten Sie, dass wir die Handlung auch anpassen können, um sie ästhetisch ansprechender zu gestalten:

 import matplotlib. pyplot as plt

#find teams with top 10 occurrences
top_10_teams = (df[' team ']. value_counts ()).[:10]

#create bar chart of top 10 teams
top_10_teams. plot (kind=' bar ', edgecolor=' black ', rot=0)

#add axis labels
plt. xlabel (' Team ')
plt. ylabel (' Frequency ')

Beachten Sie, dass das Argument „edgecolor“ einen schwarzen Rand um jeden Balken hinzugefügt hat und das Argument „ rot“ die X-Achsenbeschriftungen um 90 Grad gedreht hat, um sie leichter lesbar zu machen.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

Pandas: So erstellen Sie ein gestapeltes Balkendiagramm
Pandas: So kommentieren Sie Balken in einem Balkendiagramm
Pandas: So zeichnen Sie mehrere Spalten in einem Balkendiagramm ein