Methode 1: Erstellen Sie ein Liniendiagramm aus einer Pandas-Serie<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Erstellen Sie ein Histogramm aus der Pandas-Serie<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man ein Liniendiagramm aus einer Pandas-Serie erstellt:<\/span> <\/p>\n Die x-Achse zeigt die Indexwerte der Pandas-Reihe und die y-Achse zeigt die tats\u00e4chlichen Werte der Reihe.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen auch verschiedene Pandas- und Matplotlib-Funktionen verwenden, um das Erscheinungsbild der Linie sowie die Achsenbeschriftungen und den Plottitel anzupassen:<\/span> <\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man ein Histogramm aus einer Pandas-Serie erstellt:<\/span> <\/p>\n Die x-Achse zeigt die Werte der Pandas-Reihe und die y-Achse zeigt die H\u00e4ufigkeit der Werte.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen auch verschiedene Pandas- und Matplotlib-Funktionen verwenden, um das Erscheinungsbild des Histogramms sowie die Anzahl der im Histogramm verwendeten Bins anzupassen:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass die Standardanzahl der in einem Histogramm verwendeten Gruppen 10<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n F\u00fchlen Sie sich frei, das Argument \u201ebins\u201c<\/strong> zu verwenden, um diese Zahl zu erh\u00f6hen, um mehr Beh\u00e4lter zu erzeugen, oder um diese Zahl zu verringern, um weniger Beh\u00e4lter zu erzeugen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So filtern Sie Pandas-Serien nach Wert<\/a> Es gibt zwei g\u00e4ngige M\u00f6glichkeiten, Werte in einer Pandas-Reihe darzustellen: Methode 1: Erstellen Sie ein Liniendiagramm aus einer Pandas-Serie import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt plt. plot ( my_series.index , my_series.values ) Methode 2: Erstellen Sie ein Histogramm aus der Pandas-Serie import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt my_series. plot […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\nplt. plot<\/span> ( my_series.index<\/span> , my_series.values<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\nmy_series. plot<\/span> (kind=' hist<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Erstellen Sie ein Liniendiagramm aus einer Pandas-Serie<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create pandas Series\n<\/span>my_series = pd. Series<\/span> ([2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 12, 14, 15, 16, 16, 18,\n 19, 22, 22, 22, 25, 26, 27, 30, 33, 33, 33, 34, 35])\n\n#create line plot to visualize values in Series\n<\/span>plt. plot<\/span> ( my_series.index<\/span> , my_series.values<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie1-2.png\")
<\/p>\n #create customized line plot\n<\/span>plt. plot<\/span> (my_series. index<\/span> , my_series. values<\/span> , color=' red<\/span> ', linewidth= 2.5<\/span> )\n\n#add axis labels and title<\/span>\nplt. xlabel<\/span> (' Index<\/span> ')\nplt. ylabel<\/span> (' Values<\/span> ')\nplt. title<\/span> (' Line Plot of Pandas Series<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n![\"Pandas](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie2-2.png\")
<\/p>\n Beispiel 2: Erstellen Sie ein Histogramm aus einer Reihe von Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create pandas Series\n<\/span>my_series = pd. Series<\/span> ([2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 12, 14, 15, 16, 16, 18,\n 19, 22, 22, 22, 25, 26, 27, 30, 33, 33, 33, 34, 35])\n\n#create histogram visualize distribution of values in Series\n<\/span>my_series. plot<\/span> (kind=' hist<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie3-1.png\")
<\/p>\n #create histogram with 15 bins\n<\/span>my_series. plot<\/span> (kind=' hist<\/span> ', edgecolor=' black<\/span> ', color=' gold<\/span> ', bins= 15<\/span> )\n\n#add axis labels and title<\/span>\nplt. xlabel<\/span> (' Values<\/span> ')\nplt. title<\/span> (' Histogram of Pandas Series<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n![\"Zeichnen](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie4-1.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So konvertieren Sie Pandas-Serien in DataFrame<\/a>
So konvertieren Sie Pandas-Serien in ein NumPy-Array<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"