如何为熊猫直方图设置x值以匹配垃圾箱

Question

假设我有一个数据框，例如：

test = pandas.DataFrame([[0,1],[0,1],[0,2],[1,0],[1,0],[1,1],[1,2],[1,2]], columns=["A","B"])

因此，对于第一列中的值1，第二列中的值为0,1,2，且频率不同。

说我想为我看到0、1和2的次数创建一个直方图，所以我这样做：

ax = test[test["A"]==1]["B"].hist(bins=3)

但是，我得到的图片包含三个bin，第一个从0到0.7大致分布，第二个从0.7到1.4，第三个从1.4到2，而我希望每个bin都以0，1为中心和2.我什至尝试使用ax.set_lim，但是没有用。

如何使直方图以我感兴趣的值为中心（例如，一个bin从-0.5到0.5，一个从0.5到1.5，而另一个从1.5到2.5）？

P.S。 我了解this的答案有一种解决方法，如果可能的话，我想使用pandas.hist的解决方案。

Answer 1

您可以通过对bins参数使用列表/序列来做到这一点。

test = pd.DataFrame([[0,1],[0,1],[0,2],[1,0],[1,0],[1,1],[1,2],[1,2]], columns=["A","B"])
test
df = test[test["A"]==1]["B"]
df.hist(bins = np.arange(4)-0.5) 

我将4用作范围，因为这将为xtick标签生成[0,1,2,3]，一个小节将放置在0-1处，另一个放置在[1,2]，然后再放置一个在[2] -3]，我可以将它们全部减去0.5，以将它们全部向右对齐。

结果

Answer 2

我想我只是通过玩弄各种参数找到了答案，尽管我不确定我是否知道范围是如何工作的。

test = pandas.DataFrame([[0,1],[0,1],[0,2],[1,0],[1,0],[1,1],[1,2],[1,2]], columns=["A","B"])
test[test["A"]==1]["B"]
ax = test[test["A"]==1]["B"].hist(bins=3, range=(-0.5,2.5))
ax.set_xlim((-0.5, 2.5))

这将产生以下直方图：

如果有人想添加另一个答案来改善这个答案，或者说明range和set_xlim的组合是如何工作的，我很乐意接受别人的答案，而不是我的答案。