{"id":4151,"date":"2023-07-13T06:07:54","date_gmt":"2023-07-13T06:07:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-histogramm-bins\/"},"modified":"2023-07-13T06:07:54","modified_gmt":"2023-07-13T06:07:54","slug":"pandas-histogramm-bins","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-histogramm-bins\/","title":{"rendered":"So \u00e4ndern sie die anzahl der im pandas-histogramm verwendeten bins"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen das Argument \u201ebins\u201c<\/b> verwenden, um die Anzahl der in einem Pandas-Histogramm verwendeten Bins zu \u00e4ndern:<\/span><\/p>\n

 df. plot<\/span> . hist<\/span> (columns=[' my_column<\/span> '], bins= 10<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Die Standardanzahl der in einem Pandas-Histogramm verwendeten Bins betr\u00e4gt 10.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie das Argument bins<\/b> in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: So \u00e4ndern Sie die Anzahl der Bins im Pandas-Histogramm<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber die von Basketballspielern verschiedener Teams erzielten Punkte enth\u00e4lt:<\/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 erstellen, um die Werteverteilung der Punktevariablen<\/strong> zu visualisieren, verwendet Pandas standardm\u00e4\u00dfig 10 Bins im Histogramm:<\/span> <\/p>\n
 #create histogram to visualize distribution of points<\/span>\ndf. plot<\/span> . hist<\/span> (column=[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Beachten Sie, dass das Histogramm 10 Balken enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Nehmen wir jedoch an, wir verwenden das Argument \u201ebins\u201c<\/strong> , um die Gesamtzahl der Bins auf 20 zu \u00e4ndern:<\/span> <\/p>\n
 #create histogram with 20 bins<\/span>\ndf. plot<\/span> . hist<\/span> (column=[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ', bins= 20<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"Pandas<\/p>\n
 Beachten Sie, dass das Histogramm jetzt 20 Balken enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnten die Anzahl der Beh\u00e4lter auch auf 5 reduzieren:<\/span> <\/p>\n
 #create histogram with 5 bins<\/span>\ndf. plot<\/span> . hist<\/span> (column=[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ', bins= 5<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"Pandas<\/p>\n
 Das Histogramm enth\u00e4lt jetzt insgesamt 5 Balken.<\/span><\/p>\n
 Sie k\u00f6nnen den Wert des Arguments \u201ebins\u201c<\/strong> jederzeit anpassen, um genau das gew\u00fcnschte Histogramm zu erstellen.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie jedoch bei der Wahl der Anzahl der Beh\u00e4lter folgende Punkte:<\/span><\/p>\n