数据分析-Pandas数据的直方图探查

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 $NO_2$ 数据作为样例。

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本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测 $NO_2$ 数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")

很多时候数据的比例总和能否为1，有可能不成立，比如它们如果是不同的属性，那是没有办法的。但是又需要探查哪个属性的出行频度，比例关系，这时候可以试试直方图。它是不同数值的出现频度，也就是计数，或者计数的比例关系。

探究数据的数值频度关系

直方图在图像处理中很常见，查看像素的亮度数值，如何把数值的分布展示呢？比如，想知道一幅图像的亮度的数值多少和比例。

该例使用随机生成数据来举例。

np.random.seed(36)df4 = pd.DataFrame({"a": np.random.randn(1000) + 1,"b": np.random.randn(1000),"c": np.random.randn(1000) - 1,},columns=["a", "b", "c"],
)plt.figure();
df4.plot.hist(alpha=0.5);

在这里插入图片描述

多组直方图堆叠关系

各列数值的和是统计对象，但是各列其实是分类的分组，例如医学里面的常见药物效果对照，一组是服药，一组是安慰剂，想查看它们之间的关系，需要在一幅图展示，怎么办？

当然，只需要设定参数 stacked=True，此处为了更多细节，设置了bins参数

plt.figure();df4.plot.hist(stacked=True, bins=20);

在这里插入图片描述

累积直方图

累积直方图就是小于该数值的数量都累加，最后的数值为总量，如果是比例关系的话，就是1.0。

只要设置 cumulative参数就行，当然，如果需要躺平，也可以设置方向参数orientation。

plt.figure();df4["a"].plot.hist( cumulative=True);plt.figure();df4["a"].plot.hist(orientation="horizontal", cumulative=True);

在这里插入图片描述

多列直方图

df4 = pd.DataFrame({"a": np.random.randn(1000) + 1,"b": np.random.randn(1000),"c": np.random.randn(1000) - 1,"d": np.random.randn(1000) + 2,},columns=["a", "b", "c", "d"],
)df4.diff().hist(color="k", alpha=0.5, bins=50);

在这里插入图片描述

分组直方图

data = pd.Series(np.random.randn(1000))
data.hist(by=np.random.randint(0, 4, 1000), alpha=0.5, bins=20, figsize=(6, 4));

在这里插入图片描述

data = pd.DataFrame({"a": np.random.choice(["x", "y", "z"], 1000),"b": np.random.choice(["e", "f", "g"], 1000),"c": np.random.randn(1000),"d": np.random.randn(1000) - 1,},
)
data.plot.hist(by=["a", "b"], alpha=0.5, bins=20, figsize=(10, 10));

在这里插入图片描述

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

df.plot.area     df.plot.barh     df.plot.density  df.plot.hist     df.plot.line 
df.plot.bar      df.plot.box      df.plot.hexbin   df.plot.kde      df.plot.pie
df.plot.scatter