Pandas: como criar um histograma com escala logarítmica

Você pode usar os argumentos logx e logy para criar histogramas com escalas logarítmicas nos eixos x e y, respectivamente, em pandas:

 #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 )

O exemplo a seguir mostra como usar esses argumentos para criar histogramas com escalas logarítmicas em pandas.

Relacionado: Quando você deve usar uma escala logarítmica em gráficos?

Exemplo: Crie um histograma com escala logarítmica no Pandas

Digamos que temos o seguinte DataFrame do pandas com 5.000 linhas:

 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

Podemos usar a seguinte sintaxe para criar um histograma com uma escala linear no eixo x e no eixo y:

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

Atualmente, tanto o eixo x quanto o eixo y têm uma escala linear.

Podemos usar o argumento logx=True para converter o eixo x em uma escala logarítmica:

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

Os valores no eixo x agora seguem uma escala logarítmica.

E podemos usar o argumento logy=True para converter o eixo y em uma escala logarítmica:

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

Os valores no eixo y agora seguem uma escala logarítmica.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:

Como criar um histograma a partir do Pandas DataFrame
Como criar um histograma a partir de uma série Pandas
Como traçar histogramas por grupo no Pandas