{"id":4152,"date":"2023-07-13T06:07:54","date_gmt":"2023-07-13T06:07:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/caixas-de-histograma-de-pandas\/"},"modified":"2023-07-13T06:07:54","modified_gmt":"2023-07-13T06:07:54","slug":"caixas-de-histograma-de-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/caixas-de-histograma-de-pandas\/","title":{"rendered":"Como alterar o n\u00famero de caixas usadas no histograma do pandas"},"content":{"rendered":"

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Voc\u00ea pode usar o argumento bins<\/b> para alterar o n\u00famero de compartimentos usados em um histograma do pandas:<\/span><\/p>\n

 df. plot<\/span> . hist<\/span> (columns=[' my_column<\/span> '], bins= 10<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 O n\u00famero padr\u00e3o de compartimentos usados em um histograma do pandas \u00e9 10.<\/span><\/p>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar o argumento bins<\/b> na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: como alterar o n\u00famero de caixas no histograma do Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre pontos marcados por jogadores de basquete de diferentes times:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (1)\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': np.repeat<\/span> ([' A<\/span> ',' B<\/span> ',' C<\/span> '], 100<\/span> ),\n                   ' points<\/span> ': np. random<\/span> . normal<\/span> (loc= 20<\/span> , scale= 2<\/span> , size= 300<\/span> )})\n\n#view head of DataFrame\n<\/span>print<\/span> ( df.head<\/span> ())\n\n  team points\n0 A 23.248691\n1 A 18.776487\n2 A 18.943656\n3 A 17.854063\n4 A 21.730815\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Se criarmos um histograma para visualizar a distribui\u00e7\u00e3o dos valores da vari\u00e1vel points<\/strong> , os pandas usar\u00e3o por padr\u00e3o 10 bins no histograma:<\/span> <\/p>\n
 #create histogram to visualize distribution of points<\/span>\ndf. plot<\/span> . hist<\/span> (column=[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Observe que existem 10 barras no histograma.<\/span><\/p>\n
 No entanto, suponha que usemos o argumento bins<\/strong> para alterar o n\u00famero total de compartimentos para 20:<\/span> <\/p>\n
 #create histogram with 20 bins<\/span>\ndf. plot<\/span> . hist<\/span> (column=[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ', bins= 20<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"pandas<\/p>\n
 Observe que agora existem 20 barras no histograma.<\/span><\/p>\n
 Tamb\u00e9m poder\u00edamos reduzir o n\u00famero de caixas para 5:<\/span> <\/p>\n
 #create histogram with 5 bins<\/span>\ndf. plot<\/span> . hist<\/span> (column=[' points<\/span> '], edgecolor=' black<\/span> ', bins= 5<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"pandas<\/p>\n
 Existem agora 5 barras no total no histograma.<\/span><\/p>\n
 Sinta-se \u00e0 vontade para ajustar o valor do argumento bins<\/strong> para criar o histograma exato desejado.<\/span><\/p>\n
 No entanto, tenha em mente os seguintes pontos ao escolher o n\u00famero de caixas:<\/span><\/p>\n