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पायथन - Matplotlib के साथ पंडों डेटाफ्रेम के लिए एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें?

हिस्टोग्राम डेटा के वितरण का प्रतिनिधित्व है। हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हिस्ट () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, दोनों पुस्तकालयों को आयात करें -

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं -

dataFrame = pd.DataFrame({
   "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

पंजीकरण मूल्य कॉलम के लिए एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें -

plt.hist(dataFrame["Reg_Price"])

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# creating dataframe
dataFrame = pd.DataFrame({
   "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

# plot a histogram for Registration Price column
plt.hist(dataFrame["Reg_Price"])
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

पायथन - Matplotlib के साथ पंडों डेटाफ्रेम के लिए एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें?


  1. Matplotlib पायथन में पांडस डेटाफ्रेम में किसी क्षेत्र को कैसे प्लॉट करें?

    Matplotlib Python में पंडों के डेटाफ्रेम में एक क्षेत्र को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं, यानी एक द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। ग्राफ़ प्लॉट के

  1. Matplotlib का उपयोग करके Python/Pandas DataFrame में फ़्रीक्वेंसी प्लॉट

    Matplotlib का उपयोग करके Python/Pandas डेटाफ़्रेम में फ़्रीक्वेंसी प्लॉट दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं।

  1. सभी xticks (Matplotlib) के साथ एक पांडस मल्टी-इंडेक्स डेटाफ्रेम कैसे प्लॉट करें?

    सभी xticks के साथ पंडों के बहु-सूचकांक डेटा फ़्रेम को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। 1000 सैंपल डेटा के साथ इंडेक्स वैल्यू बनाएं। एक आयामी ndarray बनाएं अक्ष लेबल के साथ। श्रृंखला का माध्य मान प्राप्त करें।