Python中的 Pandas.DataFrame.hist()函数

简介

在数据分析中，通常需要对数据进行可视化以更好地了解数据的特征和分布情况。Pandas提供了一些基本的数据可视化函数，其中之一就是hist()函数。hist()函数可以绘制DataFrame或Series的直方图，可以便捷地发现数据中存在的规律和异常值。

参数说明

Pandas.DataFrame.hist()函数有很多参数，下面是一些常用的参数：

• bins：直方图的箱数（即直方图中的条数）
• color：直方图的颜色
• alpha：透明度
• grid：是否显示网格线
• figsize：图像的大小
• range：直方图的范围
• density：是否标准化至单位面积
• cumulative：是否累计显示

使用方法

首先需要导入Pandas库和Matplotlib库。以下是一个简单的样例代码，使用Pandas读取csv文件，并使用hist()函数绘制DataFrame对象的直方图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设文件名叫做data.csv
df.hist(bins=10, color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.0,
        xlabelsize=8, ylabelsize=8, grid=False)
plt.show()

这个代码会生成一个直方图，包含了DataFrame中每一列的直方图。

示例

下面是一个更加详细的代码示例，包括如何设置figsize、透明度、网格线等。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设文件名叫做data.csv
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))

# 绘制第一张子图（norm_hist=True）
df.plot.hist(ax=axes[0], bins=10, alpha=0.5, normed=True, color='steelblue', edgecolor='black')
axes[0].set_title('hist(normed=True)')
axes[0].set_xlabel('Value')
axes[0].set_ylabel('Frequency')

# 绘制第二张子图（norm_hist=False）
df.plot.hist(ax=axes[1], bins=10, alpha=0.5, normed=False, color='steelblue', edgecolor='black')
axes[1].set_title('hist(normed=False)')
axes[1].set_xlabel('Value')
axes[1].set_ylabel('Frequency')

# 绘制第三张子图（cumulative=True）
df.plot.hist(ax=axes[2], bins=10, alpha=0.5, normed=True, cumulative=True, color='steelblue', edgecolor='black')
axes[2].set_title('cumulative histogram')
axes[2].set_xlabel('Value')
axes[2].set_ylabel('Frequency')

plt.subplots_adjust(wspace=0.3)  # 调整图像的间距
plt.show()

上面这个代码会生成一个包含三张子图的整体图像，其中第一个子图是标准化的直方图，第二个子图是未标准化的直方图，第三个子图是累积直方图。

总结

Pandas.DataFrame.hist()函数是一个非常方便的函数，可以便捷地发现数据中存在的规律和异常值，对于数据分析和挖掘非常有用。需要注意的是，该函数默认使用Matplotlib进行可视化，需要先导入Matplotlib库。