Pandas：从字符串计数创建直方图

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将字符串计数数据转换为直方图并将其可视化。字符串计数数据通常表示一个字符串在一组文本文档中出现的次数。例如，在一组新闻文章中，我们可以计算每个关键词出现的次数。这种计数数据的可视化可以帮助我们理解哪些关键词是最常见的，并为我们提供洞察数据的方式。

阅读更多：Pandas 教程

1. 读取计数数据

首先，我们需要将计数数据读入Pandas数据帧。假设我们有一个以csv文件格式存储的数据，其中每行表示一个关键字及其在文档中的出现次数。我们可以使用以下代码来读取该数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('keyword_counts.csv')

其中keyword_count.csv为我们的数据文件名。如果数据文件的第一行包含标题，则可以使用header=0选项告诉Pandas读取标题行：

df = pd.read_csv('keyword_counts.csv', header=0)

现在我们可以检查数据帧中的前几行，看看数据是否正确读取：

print(df.head())

2. 创建直方图

一旦我们有了数据帧，我们可以使用hist()方法创建一个直方图。最简单的方法是仅指定要绘制的数据列：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['count'])
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Keyword Counts')
plt.show()

这将创建一个简单的，包含所有计数值的直方图。但是，这可能并不是很有用，因为我们可能只关心特定计数范围内的关键字。因此，我们可以指定一个范围来限制要绘制的值。例如，我们可以使用以下代码将计数限制在1到10之间：

plt.hist(df[df['count'].between(1, 10)]['count'])
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Keyword Counts (1-10)')
plt.show()

3. 自定义直方图

默认情况下，直方图的bin数量由Matplotlib自动确定。但是，我们可以通过指定bin的宽度或数量来自定义直方图。例如，以下代码将bin的数量限制为20：

plt.hist(df['count'], bins=20)
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Keyword Counts (20 Bins)')
plt.show()

或者，我们可以指定bin的宽度。例如，以下代码将bin宽度设置为2：

plt.hist(df['count'], bins=range(0, max(df['count'])+2, 2))
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Keyword Counts (Bin Width = 2)')
plt.show()

4. 将字符串转换为计数数据

如果我们有一组文档的原始文本数据，我们可以使用Python进行字符串处理以生成关键字计数数据。以下是一个简单的例子：

import re
from collections import Counter

# 原始文本数据
docs = ['This is the first document.',
        'This document is the second document.',
        'And this is the third one.',
        'Is this the first document?']

# 提取单词
words = [re.findall(r'\w+', doc.lower()) for doc in docs]

# 计算每个单词的出现次数
counts = [Counter(word) for word in words]

# 组合计数数据
df = pd.DataFrame([(k, v) for count in counts for (k, v) in count.items()],
                  columns=['keyword', 'count'])

# 输出计数数据
print(df)

在这个例子中，我们首先将原始文本数据分割成单词列表。然后，我们使用Python中的Counter类计算每个单词的出现次数，并将其组合成一个Pandas数据帧，其中每行表示一个关键字及其在整个文档集中的出现次数。这个数据框可以直接用于制作计数直方图：

plt.hist(df['count'])
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Keyword Counts')
plt.show()

5. 排序直方图

直方图的默认排序顺序可能并不总是最有用的。因此，我们可以按计数值对直方图进行排序。以下代码可以按计数值递增的顺序排序并绘制直方图：

df_sorted = df.sort_values(by='count', ascending=True)
plt.barh(df_sorted['keyword'], df_sorted['count'])
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Keyword')
plt.title('Keyword Counts')
plt.show()

这会创建一个水平柱形图，其中关键字按计数递增的顺序排列。

6. 其他可视化

直方图并不是处理计数数据的唯一方式。如果我们有一个大量的关键字数据，我们可能想要使用其他可视化方法来更好地理解数据。其中一种方法是使用单词云，其中单词大小表示计数值。以下是一个使用wordcloud库进行单词云可视化的例子：

from wordcloud import WordCloud

# 将计数数据转换为字典
word_dict = dict(zip(df['keyword'], df['count']))

# 创建单词云对象
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400)

# 生成单词云
wordcloud.generate_from_frequencies(word_dict)

# 显示单词云
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

这将创建一个包含每个关键字的单词云，其中单词大小表示关键字的计数值。