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