Pandas: 로그 눈금으로 히스토그램을 만드는 방법

logx 및 logy 인수를 사용하여 pandas에서 각각 x축과 y축에 로그 눈금이 있는 히스토그램을 만들 수 있습니다.

 #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 )

다음 예에서는 이러한 인수를 사용하여 Pandas에서 로그 척도로 히스토그램을 만드는 방법을 보여줍니다.

관련 항목: 언제 차트에서 로그 눈금을 사용해야 합니까?

예: Pandas에서 로그 눈금을 사용하여 히스토그램 만들기

5000개의 행이 있는 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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

다음 구문을 사용하여 x축과 y축 모두에 선형 눈금이 있는 히스토그램을 만들 수 있습니다.

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

x축과 y축 모두 현재 선형 눈금을 갖습니다.

logx=True 인수를 사용하여 x축을 로그 눈금으로 변환할 수 있습니다.

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

이제 x축의 값은 로그 눈금을 따릅니다.

그리고 logy=True 인수를 사용하여 y축을 로그 눈금으로 변환할 수 있습니다.

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

이제 y축의 값은 로그 척도를 따릅니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame에서 히스토그램을 만드는 방법
Pandas 시리즈에서 히스토그램을 만드는 방법
Pandas에서 그룹별로 히스토그램을 그리는 방법