パンダ: 上位 10 の値を視覚化する棒グラフを作成する方法

次の基本構文を使用して、特定の列の最も頻繁に使用される 10 個の値のみを含む棒グラフをパンダで作成できます。

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

#find values with top 10 occurrences in 'my_column'
top_10 = (df[' my_column ']. value_counts ()). iloc [:10]

#create bar chart to visualize top 10 values
top_10. plot (kind='bar')

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas で棒グラフを作成して上位 10 の値を視覚化する

チーム名と 500 人の異なるバスケットボール選手が獲得したポイントに関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase
import random
from random import choice

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

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': [choice(ascii_uppercase) for _ in range(500)],
                   ' points ': np. random . uniform (0, 20, 500)})

#view first five rows of DataFrame
print ( df.head ())

  team points
0 E 8.340440
1 S 14.406490
2 Z 0.002287
3 Y 6.046651
4 C 2.935118

次の構文を使用して、チーム列に最も頻繁に使用される 10 個の値を表示する棒グラフを作成できます。

 import matplotlib. pyplot as plt

#find teams with top 10 occurrences
top_10_teams = (df[' team ']. value_counts ()).[:10]

#create bar chart of top 10 teams
top_10_teams. plot (kind=' bar ') 

棒グラフには、最も頻繁に使用された 10 チームの名前のみが含まれています。

X 軸はチーム名を表示し、Y 軸は頻度を表示します。

プロットをカスタマイズして、見た目をより美しくすることもできることに注意してください。

 import matplotlib. pyplot as plt

#find teams with top 10 occurrences
top_10_teams = (df[' team ']. value_counts ()).[:10]

#create bar chart of top 10 teams
top_10_teams. plot (kind=' bar ', edgecolor=' black ', rot=0)

#add axis labels
plt. xlabel (' Team ')
plt. ylabel (' Frequency ')

読みやすくするために、 edgecolor引数によって各バーの周囲に黒い境界線が追加され、 rot引数によって x 軸ラベルが 90 度回転されたことに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

パンダ: 積み上げ棒グラフを作成する方法
パンダ: 棒グラフの棒に注釈を付ける方法
パンダ: 棒グラフに複数の列をプロットする方法