目录Python全系列 教程
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应用场景
- 数据分布的可视化和理解
- 比较不同类别或组之间的数据差异
- 发现数据中的异常值或异常模式
- 数据预处理和特征工程的探索性分析
xxxxxxxxxximport pandas as pd
data = {'A': [1,3,3,3,6,6,6,6,10,10,11,11]}df = pd.DataFrame(data)df.plot(kind='hist',title='直方图',bins=5)使用 plot() 方法，将 kind 参数设置为 'hist'，并指定 stacked=True
xxxxxxxxxximport pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3], 'B': [2, 3, 3, 4, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df.plot(kind='hist', stacked=True, title='堆叠直方图')使用 plot() 方法，将 kind 参数设置为 'hist'，并指定 by 参数为分组依据的列名
xxxxxxxxxximport pandas as pd
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)df.plot(kind='hist', by='Category', title='分组直方图')