パンダ: 対数スケールのヒストグラムを作成する方法

pandas では、 logx引数とlogy引数を使用して、それぞれ x 軸と y 軸に対数目盛を持つヒストグラムを作成できます。

 #create histogram with log scale on x-axis
df[' my_column ']. plot (kind=' hist ', logx= True )

#create histogram with log scale on y-axis
df[' my_column ']. plot (kind=' hist ', logy= True )

次の例は、これらの引数を使用して、pandas で対数スケールのヒストグラムを作成する方法を示しています。

関連: グラフで対数スケールを使用する必要があるのはどのような場合ですか?

例: Pandas で対数スケールのヒストグラムを作成する

次の 5000 行の pandas DataFrame があるとします。

 import pandas as pd
import numpy as np

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

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' values ': np. random . lognormal (size= 5000 )})

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

     values
0 5.075096
1 0.542397
2 0.589682
3 0.341992
4 2.375974

次の構文を使用して、x 軸と y 軸の両方に線形スケールを持つヒストグラムを作成できます。

 #create histogram
df[' values ']. plot (kind=' hist ')

現在、x 軸と y 軸の両方に線形スケールが付いています。

logx=True引数を使用して、x 軸を対数スケールに変換できます。

 #create histogram with log scale on x-axis
df[' values ']. plot (kind=' hist ', logx= True )

X 軸の値は対数スケールに従います。

そして、 logy=True引数を使用して、y 軸を対数スケールに変換できます。

 #create histogram with log scale on y-axis
df[' values ']. plot (kind=' hist ', logy= True ) 

y 軸の値は対数スケールに従います。

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。

Pandas DataFrame からヒストグラムを作成する方法
Pandas シリーズからヒストグラムを作成する方法
Pandas でグループごとにヒストグラムをプロットする方法