我有一个以秒为单位的时间长度数据的 pandas DataFrame。长度从几秒到几个月不等,因此在记录日志后绘制直方图很方便,因为它可以更好地覆盖范围。这是一个示例代码
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
x=np.random.lognormal(mean=10, sigma=1, size=10000)
df=pd.DataFrame(x, range(10000), columns=['timeLength'])
np.log10(df.timeLength).hist()
但是,x 轴上的标签是对数标度的。有没有办法将它们设置为 10^1 等等。或者更好,如果我可以将它们表示为 1 秒、10 秒、1 分钟、10 分钟、1 小时、1 天等等。
最佳答案
非均匀直方图
而不是记录值,
np.log10(df.timeLength)
在计算直方图时尝试创建非均匀分箱。这可以通过 np.histogram
's bins
argument 来完成.
基于
if I could put them as 1 second, 10 seconds, 1 minute, 10 minute, 1 hours, 1 day and so on.
可以创建以下bin数组
# Bin locations (time in seconds)
bins = np.array([0, 1, 10, 60, 60*10, 60*60, 24*60*60])
例子
原始数据集被扩大以填充更多的 bins(mean=5, sigma=2
而不是 mean=10, sigma=1
),这是为了仅示例。定义了非均匀区间,计算了直方图并显示了绘图。例如,垃圾箱可能会被更改。
# Create random data in DataFrame
x = np.random.lognormal(mean=5, sigma=2, size=10000)
df = pd.DataFrame(x, columns=['timeLength'])
print df.describe()
print
# Create non-uniform bins. Unit in seconds.
bins = np.array([0, 1, 10, 60, 60*10, 60*60, 24*60*60])
print 'hisogram bins:', bins
# Get histogram of random data
y, x = np.histogram(df, bins=bins, normed=True)
# Correct bin placement
x = x[1:]
# Turn into pandas Series
hist = pd.Series(y, x)
# Plot
ax = hist.plot(kind='bar', width=1, alpha=0.5, align='center')
ax.set_title('Non-Uniform Bin Histogram')
ax.set_xlabel('Time Length')
ax.set_xticklabels(['1 s', '10 s', '1 Min', '1 Hr', '1 Day', '>1 Day'], rotation='horizontal')
timeLength
count 10000.000000
mean 1014.865417
std 4751.820312
min 0.062893
25% 36.941388
50% 144.081235
75% 556.223797
max 237838.467337
hisogram bins: [ 0 1 10 60 600 3600 86400]
如果这不是预期的结果,请告知。
关于python - 带有对数轴的 Pandas 直方图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37857689/