Как изменить количество ячеек, используемых в гистограмме pandas
Вы можете использовать аргумент bins , чтобы изменить количество ячеек, используемых в гистограмме pandas:
df. plot . hist (columns=[' my_column '], bins= 10 )
Количество ячеек по умолчанию, используемых в гистограмме панд, равно 10.
В следующем примере показано, как использовать аргумент bins на практике.
Пример: как изменить количество ячеек в гистограмме Pandas
Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию об очках, набранных баскетболистами разных команд:
import pandas as pd import numpy as np #make this example reproducible n.p. random . seeds (1) #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': np.repeat ([' A ',' B ',' C '], 100 ), ' points ': np. random . normal (loc= 20 , scale= 2 , size= 300 )}) #view head of DataFrame print ( df.head ()) team points 0 A 23.248691 1 A 18.776487 2 A 18.943656 3 A 17.854063 4 A 21.730815
Если мы создадим гистограмму для визуализации распределения значений переменной точек , панды по умолчанию будут использовать 10 ячеек в гистограмме:
#create histogram to visualize distribution of points
df. plot . hist (column=[' points '], edgecolor=' black ')
Обратите внимание, что на гистограмме 10 столбцов.
Однако предположим, что мы используем аргумент bins , чтобы изменить общее количество ячеек на 20:
#create histogram with 20 bins
df. plot . hist (column=[' points '], edgecolor=' black ', bins= 20 )
Обратите внимание, что на гистограмме теперь 20 столбцов.
Мы также могли бы уменьшить количество контейнеров до 5:
#create histogram with 5 bins
df. plot . hist (column=[' points '], edgecolor=' black ', bins= 5 )
Всего на гистограмме теперь 5 столбцов.
Не стесняйтесь корректировать значение аргумента bins , чтобы создать именно ту гистограмму, которую вы хотите.
Однако при выборе количества контейнеров следует учитывать следующие моменты:
- Если вы выберете слишком мало категорий, истинная основная структура данных может быть скрыта.
- Если вы выберете слишком много категорий, вы можете увидеть только шум в данных.
Полезный способ определить оптимальное количество интервалов для использования в гистограмме — использовать правило Стерджеса .
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