python - 将直方图从 Python 导出到 Excel

Question

我是编码的新手，我需要一些关于导出数据或仅在 python shell 上打印数据的帮助。代码是:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import openpyxl

data = pd.read_excel('/Users/user/Desktop/Data/Book1.xlsx')
df = data.hist(bins=40)
plt.xlim([0,1000])
plt.title('Data')
plt.xlabel('Neuron')
plt.ylabel('# of Spikes')
plt.show()

所以代码在将数据分成 40 个 bin 后制作了一个直方图，范围在 0 到 1558.5 左右。我想做的是在装箱后导出数据，因为当我尝试编写时:

writer = pd.ExcelWriter('/Users/user/Desktop/Data/output.xlsx')
df1.to_excel(writer,'Sheet2')
writer.save()

它保存原始数据，而不是应用了直方图和应用了 bin 的数据。此外，如果我能在如何更改 0 到 5、5 到 10 等范围内的 bin 数量方面获得一些帮助，基本上它以 5 的间隔读取，一直到数据末尾，所以它最终会在最后一位数据处停止并将该数据粘贴到容器中。任何帮助表示赞赏，它不一定是专门的 Pandas 。谢谢。顺便说一句，我认为我制作的是来自导入数据的 Dataframe，同样只是初学者所以不太确定。

Answer 1

df = data.hist(bins=40) 行实际上并未创建装箱数据的 DataFrame。 df 最终持有一个包含 matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot 对象的 numpy ndarray。

保存分箱数据的一种方法是通过 matplotlib 的 hist() 创建直方图。在 read_excel 行之后直接添加以下行:

import matplotlib.pyplot as plt
counts, bins, bars = plt.hist(data.values, bins=40)
df = pd.DataFrame({'bin_leftedge': bins[:-1], 'count': counts})

然后，正如评论中指出的那样，一定要将 df1.to_excel(writer,'Sheet2') 更改为 df.to_excel(writer,'Sheet2').

bins 包含每个 bin 的边缘，因此 bins 数组将比 counts 数组多一个元素。请记住，上面的代码将每个计数与该计数的 bin 的左边缘相关联，并且不会保存最右边的 bin 边缘。

可能有更好的或 pandas 惯用的方法来执行此操作，但希望以上内容能满足您的需求。

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编辑:整数 bin 宽度

您可以将 bin 边缘的 list 作为 bins= 传递给 data.hist() 或 plt.hist( )。要创建从 0 开始并包含数据最大值的宽度为 5 的容器，这应该可行:

counts, bins, patches = plt.hist(data.values, bins=range(0, max(data.values)+5, 5))

说明:Python 的内置 range(start, stop, step) 只接受整数，并返回一个列表，包括 左端点 (start) 但排除正确的端点 (stop)。 (在数学符号中，range(start, stop, step) 返回半开区间 [start, stop) 上均匀间隔的整数。)+5 在上面的行中确保最后一个 bin 的右边缘结束在最大数据值的右侧。