Метод hist() для DataFrame в Pandas

Введение

Метод hist() в библиотеке Pandas позволяет создавать гистограммы, которые являются визуальными представлениями распределения данных. Этот метод используется для объекта DataFrame и вызывает функцию matplotlib.pyplot.hist() для каждой серии в DataFrame, в результате чего получается одна гистограмма для каждой колонки.

Советы по работе с ВМ

После завершения запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Для использования метода hist() нам нужно импортировать необходимые библиотеки, это pandas и matplotlib.pyplot.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Создаем DataFrame

Далее, нам нужно создать объект DataFrame с использованием метода pd.DataFrame(). Мы можем передать словарь в качестве аргумента, где ключи представляют имена столбцов, а значения - данные.

data = {'length': [1.5, 0.5, 1.2, 0.9, 3], 'width': [0.7, 0.2, 0.15, 0.2, 1.1]}
df = pd.DataFrame(data)

Создаем гистограмму

Теперь мы можем использовать метод hist() для DataFrame, чтобы создать гистограмму для каждого столбца.

df.hist()
plt.show()

Настраиваем гистограмму

Мы можем настроить гистограмму, передав дополнительные параметры методу hist(). Например, мы можем указать количество интервалов (bins), цвет столбцов гистограммы и заголовок гистограммы.

df.hist(bins=10, color='skyblue')
plt.title('Histogram')
plt.show()

Обзор

Метод hist() в Pandas позволяет нам создавать гистограммы данных в DataFrame. Используя этот метод, мы можем визуализировать распределение наших данных, что может быть полезно для анализа и исследования данных. Кроме того, мы можем настроить внешний вид гистограммы, передав дополнительные параметры методу hist(). В целом, метод hist() - это удобный инструмент для анализа и визуализации данных в Pandas.