Pandas: 값의 개수를 그리는 방법(예제 포함)

팬더의 value_counts() 함수를 사용하여 DataFrame의 특정 열에서 값의 발생 횟수를 계산할 수 있습니다.

다음 방법 중 하나를 사용하여 value_counts() 함수에 의해 생성된 값을 플롯할 수 있습니다.

방법 1: 값의 개수를 내림차순으로 플롯

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

방법 2: 값의 개수를 오름차순으로 플롯

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

방법 3: DataFrame에 나타나는 순서대로 값 개수를 표시합니다.

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

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예시 1: 값의 개수를 내림차순으로 플롯

다음 코드는 막대 차트의 값 수를 내림차순으로 표시하는 방법을 보여줍니다.

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

x축은 팀 이름을 표시하고 y축은 각 팀의 빈도를 표시합니다.

막대는 기본적으로 내림차순으로 정렬됩니다.

참고 : 가로 막대 차트를 대신 생성하려면 kind 인수에서 bar를 barh 로 바꾸면 됩니다.

예시 2: 값의 개수를 오름차순으로 플롯

다음 코드는 막대 차트의 값 수를 오름차순으로 표시하는 방법을 보여줍니다.

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

이제 막대가 오름차순으로 정렬됩니다.

예시 3: DataFrame에 나타나는 순서대로 값 개수를 표시합니다.

다음 코드는 DataFrame에 나타나는 순서에 따라 막대 차트의 값 수를 표시하는 방법을 보여줍니다.

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

이제 막대는 DataFrame에 나타나는 순서에 따라 정렬됩니다.

예를 들어 팀 열에 값 “A”가 먼저 표시되고 그 다음 “B”, “C”가 표시됩니다.

따라서 막대 차트에 막대가 배치되는 순서는 다음과 같습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 다른 일반적인 Panda 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 플롯에 제목을 추가하는 방법
Pandas: 플롯 캡션을 만드는 방법
Pandas: GroupBy에서 막대 그래프를 만드는 방법