Pandas: 値の数をプロットする方法 (例付き)

pandas でvalue_counts()関数を使用すると、DataFrame の特定の列内の値の出現をカウントできます。

次のいずれかの方法を使用して、 value_counts()関数によって生成された値をプロットできます。

方法 1: 値の数を降順にプロットする

 df. my_column . value_counts (). plot (kind=' bar ')

方法 2: 値の数を昇順にプロットする

 df. my_column . value_counts (). sort_values (). plot (kind=' bar ')

方法 3: DataFrame に表示される順序で値の数をプロットする

 df. my_column . value_counts ()[df. my_column . unique ()]. plot (kind=' bar ')

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C'],
                   ' points ': [15, 12, 18, 20, 22, 28, 35, 40]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 15
1 to 12
2 B 18
3 B 20
4 B 22
5 B 28
6 B 35
7 C 40

#calculate occurrences of each value in 'team' column
df. team . value_counts ()

B5
At 2
C 1
Name: team, dtype: int64

例 1: 値の数を降順にプロットする

次のコードは、棒グラフの値の数を降順にプロットする方法を示しています。

 #plot value counts of team in descending order
df. team . value_counts (). plot (kind=' bar ') 

X 軸はチーム名を表示し、Y 軸は各チームの頻度を表示します。

デフォルトでは、バーは降順でソートされることに注意してください。

注: 代わりに水平棒グラフを作成する場合は、 kind引数のbar をbarhに置き換えるだけです。

例 2: 値の数を昇順にプロットする

次のコードは、棒グラフの値の数を昇順でプロットする方法を示しています。

 #plot value counts of team in descending order
df. team . value_counts (). sort_values (). plot (kind=' bar ')

バーが昇順にソートされることに注意してください。

例 3: DataFrame に表示される順序で値のカウントをプロットする

次のコードは、DataFrame での出現順序に基づいて棒グラフの値の数をプロットする方法を示しています。

 #plot value counts of team in order they appear in DataFrame
df. team . value_counts ()[df. team . single ()]. plot (kind=' bar ')

バーは、DataFrame に表示される順序に基づいて並べ替えられるようになりました。

たとえば、値「A」がチーム列に最初に表示され、次に「B」が表示され、次に「C」が表示されます。

これは、棒グラフ内での棒の配置順序です。

追加リソース

次のチュートリアルでは、他の一般的なパンダのタスクを実行する方法について説明します。

パンダ: プロットにタイトルを追加する方法
パンダ: プロットキャプションを作成する方法
パンダ: GroupBy から棒グラフを作成する方法