📊 Как строить гистограммы с помощью Pandas: подробный гид для начинающих

Для построения гистограмм в библиотеке Pandas можно использовать метод plot.hist().

Пример кода:

import pandas as pd

# Создание DataFrame с данными
data = {'Оценки': [85, 90, 70, 60, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# Построение гистограммы
df['Оценки'].plot.hist()
    

Как строить гистограммы с помощью библиотеки Pandas

Гистограмма - это визуализация данных, которая показывает распределение частоты их встречаемости. Она имеет оси X и Y, где по оси X отображаются значения переменной, а по оси Y - количество раз, сколько каждое значение встречается в наборе данных. Библиотека Pandas предоставляет удобные инструменты для построения гистограмм и анализа данных.

Давайте рассмотрим, как можно построить гистограммы с помощью Pandas на примере набора данных. Предположим, у нас есть набор данных о росте студентов:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными о росте студентов
data = {'Рост': [165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200, 205, 210]}
df = pd.DataFrame(data)

# Построение гистограммы
df['Рост'].plot.hist()

В этом примере мы импортируем библиотеку Pandas и создаем DataFrame с данными о росте студентов. Затем мы используем метод plot.hist() для построения гистограммы на основе столбца "Рост".

Вы можете настроить различные аспекты гистограммы, такие как цвет, количество столбцов и диапазон значений, используя дополнительные параметры. Например:

df['Рост'].plot.hist(color='steelblue', edgecolor='black', bins=5, range=(160, 210))

В данном случае мы задаем цвет столбцов гистограммы "steelblue", цвет границы столбцов - "black", количество столбцов - 5, и диапазон значений - от 160 до 210.

Кроме того, вы можете добавить заголовок и подписи осей к гистограмме, чтобы сделать ее более понятной:

import matplotlib.pyplot as plt

df['Рост'].plot.hist(color='steelblue', edgecolor='black', bins=5, range=(160, 210))
plt.title('Распределение роста студентов')
plt.xlabel('Рост')
plt.ylabel('Количество')
plt.show()

В этом примере мы импортируем модуль matplotlib.pyplot, чтобы добавить заголовок и подписи осей. Затем мы используем методы plt.title(), plt.xlabel() и plt.ylabel(), чтобы указать заголовок гистограммы, подпись оси X (Рост) и подпись оси Y (Количество).

Надеюсь, данное объяснение помогло вам понять, как построить гистограммы с помощью библиотеки Pandas. Этот инструмент позволяет анализировать данные и визуализировать их распределение. Используйте его с умом для более глубокого понимания ваших данных.