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