Question

所以我有一个数据框，其中'Art_Label'列有一个带有文章分类的标签，可能的值是：'politica'，'deportes'，'elmundo'，'otros'，'policiales'， 'economia'，'社论'

以下是顶部的代码

data = pd.read_csv('/filename.csv', sep=',')
    data = data.drop('Unnamed: 0', axis=1)
    data.columns

索引（[u'Date'，u'Title'，u'Encabezado'，u'Art_Label'，u'Media']，dtype ='object'）

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

df =  data['Art_Label']
df2 = df.value_counts()
df2.plot(kind = 'hist', xlim = (0,400))
print df2

我想用每个Label及其频率创建一个直方图，我设法使用'df2 = df.value_counts（）'得到频率，我希望能够获得直方图上每个值的Label：

这些是我从'df2 = df.value_counts（）'获得的结果

politica      332
deportes      323
elmundo       192
otros         191
policiales    137
economia      132
editorial      96
Name: Art_Label, dtype: int64

Answer 1

对你的问题有点困惑。你想要这个数字吗？如果是这样，我认为'bar'就是你想要的......

MM = pd.Series([332, 323, 192, 191, 137, 132, 96], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])

MM.plot(kind = 'bar', xlim = (0,400))
plt.show()

enter image description here

直方图上变量的标签

1 个答案: