极客教程pandas hist
在数据分析和数据可视化的领域中，pandas 是一个非常强大的 Python 库。pandas 提供了一系列用于数据处理和分析的数据结构和函数，其中之一就是 hist 函数，它可以帮助我们快速绘制数据的直方图。
1. pandas 中的 hist 函数简介
hist 函数是 pandas 中的一个用于绘制直方图的函数，在 Series 和 DataFrame 对象上均可使用。直方图是一种常用的数据可视化方式，通过将数据分成一系列连续的间隔（通常是柱子）来显示数据的分布情况。直方图可以帮助我们了解数据的分布形状、集中程度和离散程度，是探索性数据分析的重要工具之一。
2. 使用示例
下面我们将通过几个示例来演示如何在 pandas 中使用 hist 函数绘制直方图。
示例一：对 Series 进行直方图绘制
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series(np.random.randn(1000))
data.hist()
运行结果：
绘制出一张直方图，展示了 data 中数据的分布情况。
在上面的示例中，我们首先创建了一个包含 1000 个随机数的 Series 对象 data，然后调用 hist 函数来绘制直方图。直方图显示了数据 data 的分布情况，可以看出数据基本符合正态分布。接下来我们来看一个更加复杂的示例。
示例二：对 DataFrame 进行直方图绘制
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'A': np.random.normal(0, 1, 1000),
'B': np.random.normal(1, 2, 1000),
'C': np.random.normal(2, 3, 1000)
}
df = pd.DataFrame(data)
df.hist()
运行结果：
绘制出三张子图，分别展示了 DataFrame `df` 中三列数据的分布情况。
在上面的示例中，我们首先创建了一个包含三列数据的 DataFrame 对象 df，每一列的数据都是从不同的正态分布中生成的随机数。然后调用 hist 函数来绘制直方图，会得到三张子图，分别展示了 DataFrame df 中三列数据的分布情况。
3. 参数设置
在使用 hist 函数时，我们还可以通过传入不同的参数来进行直方图的定制化。下面是一些常用的参数：
bins：指定直方图的柱子数量，默认为 10。color：指定柱子的颜色。alpha：指定柱子的透明度。orientation：指定直方图的方向，可选值为'horizontal'和'vertical'。
下面是一个使用了参数设置的示例：
示例三：设置直方图的参数
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series(np.random.normal(0, 1, 1000))
data.hist(bins=20, color='skyblue', alpha=0.5)
运行结果：
绘制出一张直方图，展示了 data 中数据的分布情况，柱子数量为 20，颜色为天蓝色，透明度为 0.5。
在上面的示例中，我们通过传入 bins=20、color='skyblue' 和 alpha=0.5 等参数对直方图进行了定制化设置，得到了柱子数量为 20、颜色为天蓝色、透明度为 0.5 的直方图。
4. 总结
通过上面的示例，我们了解了如何在 pandas 中使用 hist 函数绘制直方图，并对其常用参数进行了介绍。直方图是一种简单而直观的数据可视化方式，能够帮助我们更好地理解数据的分布情况，是数据分析和探索不可或缺的工具之一。在实际工作中，我们可以灵活运用 hist 函数对数据进行分析和可视化，从而更好地发现数据的规律和特点。