python - 如何将条形图与 plt 或 pandas 直方图中的刻度标签对齐(绘制多列时)

Question

我已经开始使用 Python 解决工作中的大量数据问题，而且数据集总是略有不同。我正在尝试探索使用内置 pandas 函数绘制数据的更有效方法，而不是单独为每一列编写代码并编辑格式以获得良好的结果。

背景:我正在使用 Jupyter notebook 并查看直方图，其中的值都是唯一的整数。

问题:在使用一个函数绘制多列数据时，我希望 xtick 标签与直方图条的中心对齐，例如df.hist() 一次获取所有列的直方图。

• 有人知道这是否可能吗？
• 还是建议单独制作每个图表，而不是使用应用于所有列的内置函数？

我可以按照这篇文章单独修改它们:Matplotlib xticks not lining up with histogram这给了我我想要的，但只针对一张图，并且对值进行了一些手动处理。

一张图的预期结果示例:

我拥有的数据的基本示例:

# Import libraries 
import pandas as pd 
import numpy as np

# create list of datapoints
data = [[170,30,210],
        [170,50,200],
        [180,50,210],
        [165,35,180],
        [170,30,190],
        [170,70,190],
        [170,50,190]]

# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['height', 'width','weight']) 

# print dataframe. 
df

在问题陈述中显示图形的代码

df.hist(figsize=(5,5))
plt.show()

显示体重图表的代码，我希望它对所有人都是这样

df.hist(column='weight',bins=[175,185,195,205,215])
plt.xticks([180,190,200,210])
plt.yticks([0,1,2,3,4,5])
plt.xlim([170, 220])
plt.show()

任何提示或帮助将不胜感激!

谢谢

Answer 1

我希望这会有所帮助。您获取列并计算每个标签的频率(值计数)，然后指定 sort_index 以便按标签而不是频率获得顺序，然后绘制条形图。

data = [[170,30,210],
        [170,50,200],
        [180,50,210],
        [165,35,180],
        [170,30,190],
        [170,70,190],
        [170,50,190]]

 # Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['height', 'width','weight'])
df.weight.value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.show()