{"id":3581,"date":"2023-07-16T17:22:59","date_gmt":"2023-07-16T17:22:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-plot-spaltenverteilung\/"},"modified":"2023-07-16T17:22:59","modified_gmt":"2023-07-16T17:22:59","slug":"pandas-plot-spaltenverteilung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-plot-spaltenverteilung\/","title":{"rendered":"So zeichnen sie die verteilung von spaltenwerten in pandas auf"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um eine Verteilung von Spaltenwerten in einem Pandas-DataFrame darzustellen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1: Zeichnen Sie die Werteverteilung in einer Spalte grafisch auf<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">my_column<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (kind=' <span style=\"color: #ff0000;\">kde<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2: Zeichnen Sie die Verteilung der Werte in einer Spalte gruppiert nach einer anderen Spalte auf<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">group_column<\/span> ')[' <span style=\"color: #ff0000;\">values_column<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (kind=' <span style=\"color: #ff0000;\">kde<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',\n                            'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [3, 3, 4, 5, 4, 7, 7, 7, 10, 11, \n                              8, 7, 8, 9, 12, 12, 12, 14, 15, 17]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n   team points\n0 to 3\n1 to 3\n2 to 4\n3 to 5\n4 to 4\n5 TO 7\n6 to 7\n7 to 7\n8 to 10\n9 to 11\n10 B 8\n11 B 7\n12 B 8\n13 B 9\n14 B 12\n15 B 12\n16 B 12\n17 B 14\n18 B 15\n19 B 17<\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Stellen Sie die Werteverteilung in einer Spalte grafisch dar<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie die Verteilung der Werte in der <strong>Punktespalte<\/strong> dargestellt wird:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#plot distribution of values in points column<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (kind=' <span style=\"color: #ff0000;\">kde<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29568 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kde1.jpg\" alt=\"\" width=\"514\" height=\"359\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass <strong>kind=&#8217;kde&#8216;<\/strong> Pandas anweist, <strong>die Kernel-Dichtesch\u00e4tzung<\/strong> zu verwenden, die eine glatte Kurve erzeugt, die die Werteverteilung einer Variablen zusammenfasst.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie stattdessen ein Histogramm erstellen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie <strong>kind=&#8217;hist&#8216;<\/strong> wie folgt angeben:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#plot distribution of values in points column using histogram<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (kind=' <span style=\"color: #ff0000;\">hist<\/span> ', edgecolor=' <span style=\"color: #ff0000;\">black<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29569 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kde2.jpg\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"357\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bei dieser Methode werden Balken verwendet, um die H\u00e4ufigkeiten von Werten in der <strong>Punktspalte<\/strong> darzustellen, im Gegensatz zu einer glatten Linie, die die Form der Verteilung zusammenfasst.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Zeichnen Sie die Verteilung der Werte in einer Spalte gruppiert nach einer anderen Spalte auf<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie die Verteilung der Werte in der <strong>Punktespalte<\/strong> , gruppiert nach der <strong>Teamspalte<\/strong> , dargestellt wird:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot distribution of points by team \n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ')[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (kind=' <span style=\"color: #ff0000;\">kde<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add legend\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">legend<\/span> ([' <span style=\"color: #ff0000;\">A<\/span> ',' <span style=\"color: #ff0000;\">B<\/span> '], title=' <span style=\"color: #ff0000;\">Team<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add x-axis label<\/span>\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">xlabel<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">Points<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29570 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kde3.jpg\" alt=\"\" width=\"526\" height=\"393\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die blaue Linie zeigt die Punkteverteilung der Spieler von Team A, w\u00e4hrend die orange Linie die Punkteverteilung der Spieler von Team B zeigt.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/titel-der-pandas-handlung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fcgen Sie Titel zu Plots in Pandas hinzu<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/lebensgrosse-pandas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So passen Sie die Figurengr\u00f6\u00dfe eines Panda-Diagramms an<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/nebenhandlungen-von-pandas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So zeichnen Sie mehrere Pandas DataFrames in Unterplots auf<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/handlung-zur-legende-der-pandas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen und passen Sie Handlungslegenden in Pandas an<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um eine Verteilung von Spaltenwerten in einem Pandas-DataFrame darzustellen: Methode 1: Zeichnen Sie die Werteverteilung in einer Spalte grafisch auf df[&#8218; 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