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Existe-t-il un paramètre dans matplotlib / pandas pour avoir l'axe Y d'un histogramme en pourcentage?

Je voudrais comparer deux histogrammes en faisant en sorte que l'axe Y montre le pourcentage de chaque colonne de la taille globale du jeu de données au lieu d'une valeur absolue. Est-ce possible? J'utilise Pandas et matplotlib. Merci

pythonpandasmatplotlib
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d1337

density=True (normed=True Pour matplotlib < 2.2.0) Renvoie un histogramme pour lequel np.sum(pdf * np.diff(bins)) est égal à 1. Si vous voulez que la somme de l'histogramme à 1, vous pouvez utiliser l'histogramme de Numpy () et normaliser vous-même les résultats.

x = np.random.randn(30)

fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(10,4))

ax[0].hist(x, density=True, color='grey')

hist, bins = np.histogram(x)
ax[1].bar(bins[:-1], hist.astype(np.float32) / hist.sum(), width=(bins[1]-bins[0]), color='grey')

ax[0].set_title('normed=True')
ax[1].set_title('hist = hist / hist.sum()')

enter image description here

Btw: étrange problème de tracé au premier bac du tracé de gauche.

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Rutger Kassies

Le traçage des pandas peut accepter tout argument de mot clé supplémentaire provenant de la fonction matplotlib respective. Donc, pour être complet à partir des commentaires des autres ici, voici comment procéder:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,2), columns=list('AB'))

df.hist(density=1)

En outre, pour une comparaison directe, cela peut également être un bon moyen:

df.plot(kind='hist', density=1, bins=20, stacked=False, alpha=.5)
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rshield

On dirait @ CarstenKönig trouvé dans le bon sens :

df.hist(bins=20, weights=np.ones_like(df[df.columns[0]]) * 100. / len(df))
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hobs

Vous pouvez simplifier la pondération en utilisant np.ones_like ():

df["ColumnName"].plot.hist(weights = np.ones_like(df.index) / len(df.index))
  • np.ones_like () est d'accord avec la structure df.index
  • len (df.index) est plus rapide pour les gros DataFrames
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Christoph Schranz