{"id":3610,"date":"2023-07-16T13:29:41","date_gmt":"2023-07-16T13:29:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-histogramm-x-achsenbereich\/"},"modified":"2023-07-16T13:29:41","modified_gmt":"2023-07-16T13:29:41","slug":"pandas-histogramm-x-achsenbereich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-histogramm-x-achsenbereich\/","title":{"rendered":"So \u00e4ndern sie den bereich der x-achse im pandas-histogramm"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen das Argument \u201erange\u201c<\/strong> verwenden, um den Bereich der x-Achse in einem Pandas-Histogramm zu \u00e4ndern:<\/span><\/p>\n

 plt. hist<\/span> (df[' var1<\/span> '], range=[ 10<\/span> , 30<\/span> ])\n<\/strong><\/pre>\n
 In diesem speziellen Beispiel legen wir die x-Achse zwischen 10 und 30 fest.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie das Range-<\/strong> Argument in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: \u00c4ndern des Bereichs der X-Achse im Pandas-Histogramm<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (1)\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': np.repeat<\/span> ([' A<\/span> ',' B<\/span> ',' C<\/span> '], 100<\/span> ),\n                   ' points<\/span> ': np. random<\/span> . normal<\/span> (loc= 20<\/span> , scale= 2<\/span> , size= 300<\/span> )})\n\n#view head of DataFrame\n<\/span>print<\/span> ( df.head<\/span> ())\n\n  team points\n0 A 23.248691\n1 A 18.776487\n2 A 18.943656\n3 A 17.854063\n4 A 21.730815\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wenn wir ein Histogramm f\u00fcr die Punktvariable<\/strong> erstellen, w\u00e4hlt Pandas automatisch den X-Achsen-Bereich basierend auf den Mindest- und H\u00f6chstwerten der Punktvariablen<\/strong> aus:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\n\n#create histogram for variable points\n<\/span>plt. hist<\/span> (df[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Die x-Achse reicht von 14 bis 25.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die Funktion \u201ebeschreiben()\u201c<\/a> verwenden, um die minimalen und maximalen Werte der Punktevariablen<\/strong> anzuzeigen:<\/span><\/p>\n
 #summarize distribution of points variable<\/span>\ndf[' points<\/span> ']. describe<\/span> ()\n\ncount 300.000000\nmean 20.148800\nstd 1.890841\nmin 14.413830\n25% 18.818254\n50% 20.176352\n75% 21.372843\nmax 25.056651\nName: points, dtype: float64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen sehen, dass der Mindestwert 14,41 und der H\u00f6chstwert 25,06 betr\u00e4gt, was erkl\u00e4rt, warum die x-Achse im Diagramm derzeit zwischen 14 und 25 liegt.<\/span><\/p>\n
 Allerdings k\u00f6nnen wir das Argument \u201eRange\u201c<\/strong> verwenden, um die x-Achse von 10 auf 30 zu bewegen:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\n\n#create histogram for points variable with custom x-axis range\n<\/span>plt. hist<\/span> (df[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ', range=[ 10<\/span> , 30<\/span> ])<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Beachten Sie, dass die X-Achse jetzt zwischen 10 und 30 liegt.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Panda-Aufgaben ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie ein Histogramm aus Pandas DataFrame<\/a>
 So erstellen Sie ein Histogramm aus einer Pandas-Serie<\/a>
 So zeichnen Sie Histogramme nach Gruppen in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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