20

次のように作成された DataFrame があるとします。

import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'])
s2 = pd.Series(['a', 'f', 'a', 'd', 'a', 'f', 'f'])
d = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2', s2})

実際のデータの文字列にはかなりのスパース性があります。s1 と s2 (サブプロットごとに 1 つ) の d.hist() (たとえば、サブプロットを使用) によって生成されるもののように見える文字列の出現のヒストグラムを作成したいと思います。

d.hist() を実行するだけで、次のエラーが発生します。

/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/tools/plotting.pyc in hist_frame(data, column, by, grid, xlabelsize, xrot, ylabelsize, yrot, ax, sharex, sharey, **kwds)
   1725         ax.xaxis.set_visible(True)
   1726         ax.yaxis.set_visible(True)
-> 1727         ax.hist(data[col].dropna().values, **kwds)
   1728         ax.set_title(col)
   1729         ax.grid(grid)

/Library/Python/2.7/site-packages/matplotlib/axes.pyc in hist(self, x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs)
   8099             # this will automatically overwrite bins,
   8100             # so that each histogram uses the same bins
-> 8101             m, bins = np.histogram(x[i], bins, weights=w[i], **hist_kwargs)
   8102             if mlast is None:
   8103                 mlast = np.zeros(len(bins)-1, m.dtype)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/function_base.pyc in histogram(a, bins, range, normed, weights, density)
    167             else:
    168                 range = (a.min(), a.max())
--> 169         mn, mx = [mi+0.0 for mi in range]
    170         if mn == mx:
    171             mn -= 0.5

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'float' objects

各シリーズを手動で調べて を実行しvalue_counts()、それを棒グラフとしてプロットし、サブプロットを手動で作成できると思います。もっと簡単な方法があるかどうかを確認したかったのです。

4

3 に答える 3

32

データフレームの再作成:

import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'])
s2 = pd.Series(['a', 'f', 'a', 'd', 'a', 'f', 'f'])
d = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2': s2})

必要に応じてサブプロットを含むヒストグラムを取得するには:

d.apply(pd.value_counts).plot(kind='bar', subplots=True)

ここに画像の説明を入力

pd.value_counts質問で言及されたOP 。不足しているのは、目的の棒グラフを「手動で」作成する理由がないということだけだと思います。

からの出力d.apply(pd.value_counts)は pandas データフレームです。他のデータフレームと同じように値をプロットでき、オプションを選択するとsubplots=True必要なものが得られます。

于 2014-02-26T21:35:32.600 に答える
11

使用できますpd.value_counts（value_countsもシリーズメソッドです）：

In [20]: d.apply(pd.value_counts)
Out[20]: 
   s1  s2
a   3   3
b   2 NaN
c   1 NaN
d NaN   1
f NaN   3

結果のDataFrameをプロットします。

于 2013-02-21T06:13:43.127 に答える
1

シリーズをcollections.Counter（ドキュメント）に押し込みます（最初にリストに変換する必要がある場合があります）。私は専門家ではありませんが、オブジェクトを文字列でインデックス付けされたpandasに折り畳み、それを使用してプロットを作成できるはずだと思います。CounterSeries

これは、ビンのエッジがどこにあるべきかを推測しようとすると (正しく) エラーが発生するため、機能しません。これは文字列では意味がありません。

于 2013-02-21T00:50:21.410 に答える