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python – 将字符串的Pandas DataFrame转换为直方图

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 将字符串的Pandas DataFrame转换为直方图，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2175字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

假设我有一个像这样创建的DataFrame：

import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'])
s2 = pd.Series(['a', 'f', 'a', 'd', 'a', 'f', 'f'])
d = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2', s2})

实际数据中的字符串中存在相当多的稀疏性.我想创建字符串出现的直方图,看起来像d.hist()(例如,带有子图)为s1和s2(每个子图一个)生成的字符串.

只是做d.hist()给出了这个错误：

/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/tools/plotting.pyc in hist_frame(data, column, by, grid, xlabelsize, xrot, ylabelsize, yrot, ax, sharex, sharey, **kwds)
   1725         ax.xaxis.set_visible(True)
   1726         ax.yaxis.set_visible(True)
-> 1727         ax.hist(data[col].dropna().values, **kwds)
   1728         ax.set_title(col)
   1729         ax.grid(grid)

/Library/Python/2.7/site-packages/matplotlib/axes.pyc in hist(self, x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs)
   8099             # this will automatically overwrite bins,
   8100             # so that each histogram uses the same bins
-> 8101             m, bins = np.histogram(x[i], bins, weights=w[i], **hist_kwargs)
   8102             if mlast is None:
   8103                 mlast = np.zeros(len(bins)-1, m.dtype)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/function_base.pyc in histogram(a, bins, range, normed, weights, density)
    167             else:
    168                 range = (a.min(), a.max())
--> 169         mn, mx = [mi+0.0 for mi in range]
    170         if mn == mx:
    171             mn -= 0.5

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'float' objects

我想我可以手动浏览每个系列,执行value_counts(),然后将其绘制为条形图,并手动创建子图.我想检查是否有更简单的方法.

解决方法:

重新创建数据框：

import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'])
s2 = pd.Series(['a', 'f', 'a', 'd', 'a', 'f', 'f'])
d = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2': s2})

要根据需要获得带有子图的直方图：

d.apply(pd.value_counts).plot(kind='bar', subplots=True)

OP在问题中提到了pd.value_counts.我认为缺少的部分只是没有理由“手动”创建所需的条形图.

d.apply(pd.value_counts)的输出是一个pandas数据帧.我们可以像任何其他数据框一样绘制值,并选择subplots = True选项为我们提供了我们想要的.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 将字符串的Pandas DataFrame转换为直方图全部内容，希望文章能够帮你解决python – 将字符串的Pandas DataFrame转换为直方图所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】