Question

有一种绘制系列直方图的方法，但是有一个函数可以检索直方图计数以在其上进行进一步的计算吗？

我一直在使用numpy的函数来执行此操作，并在需要时将结果转换为DataFrame或Series。一直与熊猫物体呆在一起会很好。

Answer 1

由于hist和value_counts不使用Series'索引，因此您可以将系列视为普通数组并直接使用np.histogram。然后从结果中构建一个Series。

In [4]: s = Series(randn(100))

In [5]: counts, bins = np.histogram(s)

In [6]: Series(counts, index=bins[:-1])
Out[6]: 
-2.968575     1
-2.355032     4
-1.741488     5
-1.127944    26
-0.514401    23
 0.099143    23
 0.712686    12
 1.326230     5
 1.939773     0
 2.553317     1
dtype: int32

这是一种非常方便的方法来组织直方图的结果以供后续计算。

要按每个bin的 center 而不是左边缘进行索引，可以使用bins[:-1] + np.diff(bins)/2。

Answer 2

如果你的系列是离散的，你可以使用value_counts：

In [11]: s = pd.Series([1, 1, 2, 1, 2, 2, 3])

In [12]: s.value_counts()
Out[12]:
2    3
1    3
3    1
dtype: int64

您可以看到s.hist()基本上等同于s.value_counts().plot()。

如果它是浮动的，可怕的hacky解决方案可能是使用groupby：

s.groupby(lambda i: np.floor(2*s[i]) / 2).count()

Answer 3

如果您知道所需的垃圾箱数量，可以使用pandas'cut功能，现在可以通过value_counts访问该功能。使用相同的随机示例：

s = pd.Series(np.random.randn(100))
s.value_counts(bins=5)

Out[55]: 
(-0.512, 0.311]     40
(0.311, 1.133]      25
(-1.335, -0.512]    14
(1.133, 1.956]      13
(-2.161, -1.335]     8

是否有功能可以检索熊猫系列中的直方图计数？

3 个答案: