Pandas: как создать гистограмму в логарифмическом масштабе

Вы можете использовать аргументы logx и logy для создания гистограмм с логарифмическими шкалами по осям X и Y соответственно в 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 )

В следующем примере показано, как использовать эти аргументы для создания гистограмм с логарифмическими шкалами в pandas.

Связанный материал: Когда следует использовать логарифмическую шкалу на диаграммах?

Пример. Создайте гистограмму с логарифмической шкалой в Pandas.

Допустим, у нас есть следующий DataFrame pandas с 5000 строками:

 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

Мы можем использовать следующий синтаксис для создания гистограммы с линейной шкалой как по оси X, так и по оси Y:

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

И ось X, и ось Y в настоящее время имеют линейный масштаб.

Мы можем использовать аргумент logx=True для преобразования оси X в логарифмический масштаб:

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

Значения по оси X теперь представлены в логарифмическом масштабе.

И мы можем использовать аргумент logy=True для преобразования оси Y в логарифмический масштаб:

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

Значения по оси Y теперь представлены в логарифмическом масштабе.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как создать гистограмму из Pandas DataFrame
Как создать гистограмму из серии Pandas
Как построить гистограммы по группам в Pandas