При анализе данных крайне важно понимать их распределение, чтобы получать ценную информацию и принимать обоснованные решения. Python предоставляет множество методов и библиотек для изучения распределения данных. Одним из таких методов является функция value_counts(), которая помогает подсчитывать уникальные значения в наборе данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы построения графика распределения value_counts() с использованием Python, а также примеры кода.
Методы построения графика распределения value_counts():
- Гистограмма с использованием Matplotlib:
импортировать pandas как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
Создать DataFrame
data = {‘Категория’: [‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘C’, ‘B’, ‘B’, ‘A’]df = pd.DataFrame(data )
Подсчитайте уникальные значения
value_counts = df[‘Категория’].value_counts()
Построение графика
plt.bar(value_counts.index, value_counts.values)
plt.xlabel(‘Категории’)
plt.ylabel(‘Count’)
plt.title(‘Распределение категорий’)
plt.show()
- Горизонтальная гистограмма с использованием Seaborn:
импортировать pandas как pd
импортировать seaborn как sns
Создать DataFrame
data = {‘Категория’: [‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘C’, ‘B’, ‘B’, ‘A’]df = pd.DataFrame(data )
Подсчитайте уникальные значения
value_counts = df[‘Категория’].value_counts()
Построение графика
sns.barplot(x=value_counts.values, y=value_counts.index)
plt.xlabel(‘Count’)
plt.ylabel(‘Категории’)
plt.title(‘Распределение категорий’)
plt.show()
- Круговая диаграмма с использованием Matplotlib:
импортировать pandas как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
Создать DataFrame
data = {‘Категория’: [‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘C’, ‘B’, ‘B’, ‘A’]df = pd.DataFrame(data )
Подсчитайте уникальные значения
value_counts = df[‘Категория’].value_counts()
Построение графика
plt.pie(value_counts.values, labels=value_counts.index, autopct=’%1.1f%%’)
plt.title(‘Распределение категорий’)
plt.show()
- Гистограмма с использованием Matplotlib:
импортировать pandas как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
Создать DataFrame
data = {‘Values’: [1, 3, 2, 3, 2, 2, 1]>
df = pd.DataFrame(data)
Подсчитайте уникальные значения
h1>
value_counts = df[’Values’].value_counts()
Построение графика
plt.hist(df[‘Значения’], bins=len(value_counts))
plt.xlabel(‘Значения’)
plt.ylabel(‘Частота’)
plt.title( ‘Распределение значений’)
plt.show()
Python предоставляет несколько методов для визуализации распределения value_counts() с использованием популярных библиотек, таких как Matplotlib и Seaborn. В этой статье мы рассмотрели четыре различных метода: гистограмму, горизонтальную гистограмму, круговую диаграмму и гистограмму. В зависимости от данных и понимания, которые вы хотите получить, вы можете выбрать подходящий метод для эффективной визуализации распределения.