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请参考以上文章中的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
my_list = [1,2,3,4,5,7,8,9,11,23,56,78,3,3,5,7,9,12]
new_list = pd.Series(my_list)
df1 = pd.DataFrame({'Range1':new_list.value_counts().index, 'Range2':new_list.value_counts().values})
df1.sort_values(by=["Range1"],inplace=True)
df2 = df1.groupby(pd.cut(df1["Range1"], [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,df1['Range1'].max()])).sum()
objects = df2['Range2'].index
y_pos = np.arange(len(df2['Range2'].index))
但需要以下顺序on x-axis
:
预期输出:
(00,01] (01,02] (02,03] (03,04]......
对获得预期的输出有帮助吗?
答案 0 :(得分:2)
这不是直接的,但是是可行的。您将需要分别设置左右间隔的格式。
l = df2.index.categories.left.map("{:02d}".format)
r = df2.index.categories.right.map("{:02d}".format)
plt.bar(range(len(df2)), df2['Range2'].values, tick_label='('+l+', '+r+']')
plt.xticks(fontsize=6)
plt.show()
在哪里
print('('+l+', '+r+']')
Index(['(00, 01]', '(01, 02]', '(02, 03]', '(03, 04]', '(04, 05]', '(05, 06]',
'(06, 07]', '(07, 08]', '(08, 09]', '(09, 10]', '(10, 11]', '(11, 78]'],
dtype='object')
您可能需要更改括号,具体取决于您的间隔是在左侧,右侧还是两者都不闭合。