Pandas: so erstellen sie ein histogramm mit logarithmischer skala
Sie können die Argumente logx und logy verwenden, um in Pandas Histogramme mit logarithmischen Skalen auf der x- bzw. y-Achse zu erstellen:
#create histogram with log scale on x-axis df[' my_column ']. plot (kind=' hist ', logx= True ) #create histogram with log scale on y-axis df[' my_column ']. plot (kind=' hist ', logy= True )
Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Argumente verwendet werden, um Histogramme mit logarithmischen Skalen in Pandas zu erstellen.
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Beispiel: Erstellen Sie in Pandas ein Histogramm mit logarithmischer Skala
Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas DataFrame mit 5000 Zeilen:
import pandas as pd import numpy as np #make this example reproducible n.p. random . seeds (1) #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' values ': np. random . lognormal (size= 5000 )}) #view first five rows of DataFrame print ( df.head ()) values 0 5.075096 1 0.542397 2 0.589682 3 0.341992 4 2.375974
Wir können die folgende Syntax verwenden, um ein Histogramm mit einer linearen Skala sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse zu erstellen:
#create histogram
df[' values ']. plot (kind=' hist ')
Sowohl die x-Achse als auch die y-Achse verfügen derzeit über eine lineare Skala.
Wir können das Argument logx=True verwenden, um die x-Achse in eine logarithmische Skala umzuwandeln:
#create histogram with log scale on x-axis
df[' values ']. plot (kind=' hist ', logx= True )
Die Werte auf der x-Achse folgen nun einer logarithmischen Skala.
Und wir können das Argument logy=True verwenden, um die y-Achse in eine logarithmische Skala umzuwandeln:
#create histogram with log scale on y-axis
df[' values ']. plot (kind=' hist ', logy= True )
Die Werte auf der y-Achse folgen nun einer logarithmischen Skala.
Zusätzliche Ressourcen
In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:
So erstellen Sie ein Histogramm aus Pandas DataFrame
So erstellen Sie ein Histogramm aus einer Pandas-Serie
So zeichnen Sie Histogramme nach Gruppen in Pandas