极客笔记使用Matplotlib在Python/Pandas DataFrame中绘制频率图
在数据可视化过程中，频率图被广泛应用。Matplotlib是一个强大的数据可视化库，在Python数据分析中使用非常方便。本文将介绍在Python/Pandas DataFrame中使用Matplotlib绘制频率图的方法。
准备工作
在开始之前，需要先导入必要的库：Pandas与Matplotlib。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
数据准备
我们将使用一个简单的数据集作为例子，该数据集包含了一些州的名称以及该州的人口数量。
data = {'state': ['CA', 'NY', 'TX', 'FL', 'IL', 'PA', 'OH', 'GA', 'NC', 'MI'],
'population': [39538223, 19530351, 29145505, 21538187, 12812508, 13011844,11693442, 10711908, 10439388, 10077331]}
df = pd.DataFrame(data)
df
输出结果为：
state population
0 CA 39538223
1 NY 19530351
2 TX 29145505
3 FL 21538187
4 IL 12812508
5 PA 13011844
6 OH 11693442
7 GA 10711908
8 NC 10439388
9 MI 10077331
绘制频率图
现在我们将使用Matplotlib绘制该数据集的频率图。我们可以使用pandas.hist()函数绘制频率图。其中，参数column是要绘制的列名，bins是直方图的箱数。
df.hist(column='population', bins=5)
plt.show()
添加标签和标题
为了更好的可读性，我们可以为频率图添加标签和标题。代码如下：
df.hist(column='population', bins=5)
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Histogram of State Population')
plt.show()
我们可以清楚地看到，其中有5个州的人口数在2千万左右。
更改颜色和样式
Matplotlib允许我们轻松地更改频率图的颜色和样式。我们可以使用color参数来更改颜色，使用histtype参数来更改样式。例如：
df.hist(column='population', bins=5, color='green', histtype='step')
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Histogram of State Population')
plt.show()
自定义箱宽和间距
默认情况下，Matplotlib会根据数据的范围自动选择箱宽和间距。但有时我们需要根据具体情况自定义它们。代码如下：
df.hist(column='population', bins=[0, 10000000, 20000000, 30000000, 40000000], rwidth=0.8)
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Histogram of State Population')
plt.show()
我们可以看到，现在箱宽和间距已经被自定义，直方图更加符合实际情况。
使用密度频率图
密度频率图与频率图类似，但是它通过对数据的内插来展示概率密度函数。我们可以使用density参数将频率图转换为密度频率图。例如：
df.hist(column='population', bins=5, density=True)
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Density Histogram of State Population')
plt.show()
现在我们可以看到密度频率图，其中x轴是人口数量，y轴是概率密度。
堆叠在一起的频率图
我们也可以使用多变量数据生成堆叠在一起的频率图。例如，我们可以使用另一个数据集，该数据集包含了每个州的人口密度。代码如下：
data2 = {'state': ['CA', 'NY', 'TX', 'FL', 'IL', 'PA', 'OH', 'GA', 'NC', 'MI'],
'density': [254.2929, 411.3978, 114.0043, 386.6971, 91.5120, 110.6307, 287.3471, 186.6694, 218.2712, 177.6650]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
现在我们可以将该数据集与之前的数据集合并，然后使用hist()函数绘制堆叠在一起的频率图。代码如下：
merged_df = pd.merge(df, df2, on='state')
merged_df[['population','density']].plot(kind='hist', stacked=True, bins=5)
plt.xlabel('Count')
plt.title('Stacked Histogram of State Population and Density')
plt.show()
现在我们可以看到两个变量之间的关系以及每个变量的分布情况。
结论
在Python/Pandas DataFrame中使用Matplotlib绘制频率图是一种非常简单和有用的方法。我们可以通过调整颜色、样式、箱宽、间距等参数，使频率图更加符合实际需求。无论是单变量还是多变量的频率图，都可以轻松绘制。使用密度频率图可以更清晰地展示概率密度函数，而堆叠在一起的频率图则可以清晰地呈现多变量之间的关系。