Pandas: 상위 10개 값을 시각화하기 위해 막대 차트를 만드는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 특정 열에서 가장 빈번한 10개의 값만 포함하는 pandas의 막대 차트를 만들 수 있습니다.

 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')

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 상위 10개 값을 시각화하기 위해 Pandas에서 막대 차트 만들기

팀 이름과 500명의 농구 선수가 득점한 점수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 구문을 사용하여 팀 열에서 가장 자주 사용되는 10개의 값을 표시하는 막대 차트를 만들 수 있습니다.

 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 ') 

막대 그래프에는 가장 자주 등장하는 10개 팀의 이름만 포함됩니다.

x축은 팀 이름을 표시하고 y축은 빈도를 표시합니다.

미학적으로 더 보기 좋게 만들기 위해 플롯을 사용자 정의할 수도 있습니다.

 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 ')

edgecolor 인수는 각 막대 주위에 검은색 테두리를 추가했고 rot 인수는 읽기 쉽도록 x축 레이블을 90도 회전했습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 누적 막대 차트를 만드는 방법
Pandas: 막대 그래프에서 막대에 주석을 추가하는 방법
Pandas: 막대 차트에 여러 열을 그리는 방법