So ändern sie den bereich der x-achse im pandas-histogramm

Sie können das Argument „range“ verwenden, um den Bereich der x-Achse in einem Pandas-Histogramm zu ändern:

 plt. hist (df[' var1 '], range=[ 10 , 30 ])

In diesem speziellen Beispiel legen wir die x-Achse zwischen 10 und 30 fest.

Das folgende Beispiel zeigt, wie das Range- Argument in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Ändern des Bereichs der X-Achse im Pandas-Histogramm

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd
import numpy as np

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

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': np.repeat ([' A ',' B ',' C '], 100 ),
                   ' points ': np. random . normal (loc= 20 , scale= 2 , size= 300 )})

#view head of DataFrame
print ( df.head ())

  team points
0 A 23.248691
1 A 18.776487
2 A 18.943656
3 A 17.854063
4 A 21.730815

Wenn wir ein Histogramm für die Punktvariable erstellen, wählt Pandas automatisch den X-Achsen-Bereich basierend auf den Mindest- und Höchstwerten der Punktvariablen aus:

 import matplotlib.pyplot as plt

#create histogram for variable points
plt. hist (df[' points '], edgecolor=' black ')

Die x-Achse reicht von 14 bis 25.

Wir können die Funktion „beschreiben()“ verwenden, um die minimalen und maximalen Werte der Punktevariablen anzuzeigen:

 #summarize distribution of points variable
df[' points ']. describe ()

count 300.000000
mean 20.148800
std 1.890841
min 14.413830
25% 18.818254
50% 20.176352
75% 21.372843
max 25.056651
Name: points, dtype: float64

Wir können sehen, dass der Mindestwert 14,41 und der Höchstwert 25,06 beträgt, was erklärt, warum die x-Achse im Diagramm derzeit zwischen 14 und 25 liegt.

Allerdings können wir das Argument „Range“ verwenden, um die x-Achse von 10 auf 30 zu bewegen:

 import matplotlib.pyplot as plt

#create histogram for points variable with custom x-axis range
plt. hist (df[' points '], edgecolor=' black ', range=[ 10 , 30 ]) 

Beachten Sie, dass die X-Achse jetzt zwischen 10 und 30 liegt.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Panda-Aufgaben 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