1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

導(dǎo)入包

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

導(dǎo)入數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)資源分享鏈接見文末）

data = pd.read_excel(r'數(shù)據(jù).xlsx')

在Console查看導(dǎo)入的數(shù)據(jù)

data

因?yàn)樵璭xcel文件里還有其他信息，所以數(shù)據(jù)需要處理

處理數(shù)據(jù)

在Console查看data的數(shù)據(jù)類型：

type(data)

取Dataframe類型的數(shù)據(jù)的第一列：

data1=data.iloc[:,0]

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)：

發(fā)現(xiàn)少1個(gè)數(shù)（總共應(yīng)該有50個(gè)數(shù)）

原來是第一個(gè)數(shù)4.1被當(dāng)成了DataFrame的索引：

補(bǔ)充缺失的值4.1

先在Console查看data1的數(shù)據(jù)類型

type(data1)

補(bǔ)充Series的缺失值：

n=pd.Series([4.1])

data2=data1.append(n)

2.制作頻數(shù)分布表

將data2分為5個(gè)區(qū)間(0, 3],(3, 6],(6, 9],(9,12],(12,15]：

a=pd.cut(data2,[0,3,6,9,12,15], labels=[u"(0,3]",u"(3,6]",u"(6,9]",u"(9,12]",u"(12,15]"])

在Console查看a：

......

計(jì)算頻數(shù)

b=a.value_counts()

在Console查看b：

按照b的索引升序排序

b2=b.sort_index()頻數(shù)分布表

3.繪制頻數(shù)分布圖

將Series轉(zhuǎn)換為DataFrame,便于使用Seaborn繪圖：

c={'section':b2.index,'frequency':b2.values}

e=pd.DataFrame(c)

matplotlib字體的默認(rèn)設(shè)置中并沒有中文字體，為避免中文字符亂碼，添加中文字體：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

使用Seaborn的barplot繪制條形圖：

ax = plt.figure(figsize=(10, 5)).add_subplot(111)

sns.barplot(x="section",y="frequency",data=e,palette="Set3") #palette設(shè)置顏色

設(shè)置y軸刻度范圍：

ax.set_ylim([0, 30])

設(shè)置坐標(biāo)軸文字：

ax.set_xlabel('區(qū)間', fontsize=20)

ax.set_ylabel('頻數(shù)', fontsize=20)

設(shè)置標(biāo)題：

ax.set_title('頻數(shù)分布圖', size=40)

設(shè)置坐標(biāo)軸刻度字體大小：

plt.xticks(fontsize=30)

plt.yticks(fontsize=30)

顯示每個(gè)柱體的值：

for x, y in zip(range(5), e.frequency):

ax.text(x, y, '%d'%y, ha='center', va='bottom', fontsize=30, color='grey')

保存圖片：

plt.savefig('Python繪制的頻數(shù)分布圖.jpg',dpi=500,bbox_inches = 'tight')

#bbox_inches = 'tight'使保存的圖片顯示完整Python繪制的頻數(shù)分布圖

獲取數(shù)據(jù)和源代碼：

提取碼：n996

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用python做频数分析_如何用Python制作频率(频数)分布表(图)？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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