Matplotlib countplot()与频率

在数据分析领域，绘图是一个不可缺少的工具。Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，可用于创建各种类型的图表，并且易于使用。在这篇文章中，我们将讨论Matplotlib中的countplot()函数，并深入了解其如何与频率一起使用。

阅读更多：Matplotlib 教程

理解countplot()

Matplotlib的countplot()函数用于绘制分类变量的条形图。它可以用于可视化离散变量中每个类别的个数，并将它们在x轴上进行比较。

例如，假设我们有一份动物园中动物数量的数据集，它包含了以下几个特征：种类、年龄和数量。如果我们要以种类为基础绘制动物数量的条形图，可以使用下面的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

animal_data = {'Species': ['Elephant', 'Lion', 'Zebra', 'Elephant', 'Zebra', 'Zebra', 'Lion', 'Lion'], 
               'Age': [15, 8, 6, 12, 5, 4, 9, 7], 
               'Count': [4, 2, 3, 2, 4, 5, 1, 2]}

df = pd.DataFrame(animal_data)

sns.countplot(x='Species', data=df)
plt.show()

这将生成一个条形图，其中x轴上的类别是动物的种类，y轴上的值是对应类别的数量。

通过观察上图，我们可以得出这样的结论：在这家动物园中，斑马数量最多，其次是大象，最后是狮子。

频率

频率指的是数据集中某一类别所占的比例或百分比。在数据分析中，我们通常需要计算频率，以便更好地了解我们的数据。在使用countplot()函数时，也可以计算频率。Matplotlib提供了两种方法计算频率。

方法一：通过设置y轴标签为“%”并除以数据集中的总计数，可以轻松计算百分比频率。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

animal_data = {'Species': ['Elephant', 'Lion', 'Zebra', 'Elephant', 'Zebra', 'Zebra', 'Lion', 'Lion'], 
               'Age': [15, 8, 6, 12, 5, 4, 9, 7], 
               'Count': [4, 2, 3, 2, 4, 5, 1, 2]}

df = pd.DataFrame(animal_data)

sns.set(style='darkgrid')
sns.countplot(x='Species', data=df)
plt.ylabel('Frequency %')
for p in ax.patches:
    height = p.get_height()
    ax.text(p.get_x() + p.get_width() / 2, height + 3, '{:.2f}%'.format(height/df['Count'].sum() * 100), ha='center')
plt.show()

方法二：通过使用value_counts()函数计算每个类别的数量，并将其除以数据集中的总计数，可以轻松计算归一化频率。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

animal_data = {'Species': ['Elephant', 'Lion', 'Zebra', 'Elephant', 'Zebra', 'Zebra', 'Lion', 'Lion'], 
               'Age': [15, 8, 6, 12, 5, 4, 9, 7], 
               'Count': [4, 2, 3, 2, 4, 5, 1, 2]}

df = pd.DataFrame(animal_data)


sns.set(style='darkgrid')
sns.countplot(x='Species', data=df)
plt.ylabel('Frequency')
for i in ax.patches:
    height = i.get_height()
    ax.text(i.get_x() + i.get_width() / 2, height + 3, '{:.2f}'.format(height/df['Count'].sum()), ha='center')
plt.show()