Pandy: jak utworzyć histogram w skali logarytmicznej

Argumentów logx i logy można używać do tworzenia histogramów ze skalami logarytmicznymi odpowiednio na osi x i y w pandach:

 #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 )

Poniższy przykład pokazuje, jak używać tych argumentów do tworzenia histogramów ze skalami logarytmicznymi w pandach.

Powiązane: Kiedy należy używać skali logarytmicznej na wykresach?

Przykład: Utwórz histogram w skali logarytmicznej w Pandach

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pandy z 5000 wierszami:

 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

Możemy użyć następującej składni, aby utworzyć histogram ze skalą liniową zarówno na osi x, jak i osi y:

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

Zarówno oś x, jak i oś y mają obecnie skalę liniową.

Możemy użyć argumentu logx=True , aby przekonwertować oś X na skalę logarytmiczną:

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

Wartości na osi x mają teraz skalę logarytmiczną.

Możemy użyć argumentu logy=True, aby przekonwertować oś y na skalę logarytmiczną:

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

Wartości na osi Y mają teraz skalę logarytmiczną.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak utworzyć histogram z Pandas DataFrame
Jak utworzyć histogram z serii Pandy
Jak wykreślić histogramy według grup w Pandach