Python Pandas – 绘制条形图并使用中位数作为中心趋势估计

简介

Python Pandas是一种数据处理和分析工具，可以与其他Python库一起使用，例如Matplotlib和Seaborn。这篇文章将介绍如何使用Pandas和Matplotlib绘制条形图，并使用中位数作为中心趋势估计。条形图用于显示分类变量之间的关系，通常用于比较不同组之间的数量或百分比。

准备工作

在开始之前，请确保已经安装了Pandas和Matplotlib。可以使用pip安装：

pip install pandas
pip install matplotlib

数据

为了绘制条形图，需要准备一些数据。我们将使用一个虚构的汽车销售数据集。此数据集包含汽车制造商、销售年份和销售数量。

import pandas as pd

# 导入数据
data = pd.read_csv('car_sales.csv')

# 预览数据集
print(data.head())

# 输出各个制造商的总销售量
print(data.groupby('manufacturer').sum()['sales'])

输出：

   year    manufacturer  sales
0  2010           Honda     45
1  2010          Toyota     38
2  2010         Hyundai     29
3  2010             Kia     27
4  2010  General Motors     68

manufacturer
General Motors     229
Honda              201
Hyundai            152
Kia                130
Toyota             221
Name: sales, dtype: int64

绘制条形图

现在，我们已经准备好绘制条形图。使用Pandas的groupby方法按制造商分组，并使用Matplotlib的bar函数绘制条形图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 按制造商分组并计算总销量
grouped_data = data.groupby('manufacturer').sum()

# 使用Matplotlib绘制条形图
plt.bar(grouped_data.index, grouped_data['sales'])

# 添加标题和标签
plt.title('Car Sales by Manufacturer')
plt.xlabel('Manufacturer')
plt.ylabel('Sales')

plt.show()

在此图表中，每个条形表示一个汽车制造商，其高度表示该制造商的总销售量。然而，此图中的条形并未显示出中心趋势估计。为此，我们使用中位数来表示。

使用中位数作为中心趋势估计

为了使用中位数作为中心趋势估计，我们需要首先计算每个制造商的销售中位数，然后将其作为一个垂直线添加到它对应的条形的中央。

import numpy as np

# 计算销售中位数
median_sales = np.median(data.groupby('manufacturer').sum()['sales'])

# 绘制条形图
plt.bar(grouped_data.index, grouped_data['sales'])

# 添加中位线
plt.axhline(median_sales, color='red', linestyle='dashed')

# 添加标题和标签
plt.title('Car Sales by Manufacturer')
plt.xlabel('Manufacturer')
plt.ylabel('Sales')

plt.show()

在此图表中，红色虚线表示每个制造商的销售中位数。中位线使我们的图形更加可读，并提供了有关销售分布的更多信息。

结论

本文介绍了如何使用Python Pandas和Matplotlib绘制条形图，并使用中位数作为中心趋势估计。条形图是一种强大的工具，可以用于显示分类变量之间的关系。添加中位线可以使图表更具信息性，更加易于理解。通过使用Python Pandas和Matplotlib，我们可以轻松地创建这些图形，从而更好地分析数据。