使用 Plotly 绘制 Pandas df 列的计数答案

【问题标题】：Plot the count of a Pandas df column using Plotly使用 Plotly 绘制 Pandas df 列的计数
【发布时间】：2021-06-13 14:09:52
【问题描述】：

我有一个 df 列，其中的数据只是分类数据（例如，[a、b、c、a、a、d、c、b 等]）。我想使用 plotly count bar（条形图）绘制这些数据的计数。

我已经使用df.groupby('<col_name>')['<col_name>'].count() 计算了数据的计数，但这会返回一个系列数据结构，因此我将只有计数数据（1-D）。

如何高效地得到计数结果和结果输出中对应的数据项？

我想获得这个输出并使用 Plotly 绘制条形图：

import plotly.express as px

fig = px.bar(count_df, x="<col_name>", y="count", color="count", title="----------")
fig.show()

【问题讨论】：

我觉得你需要this。

标签： python pandas plotly

【解决方案1】：

没有比这更有效的了：

df['x'].plot(kind = 'hist')

不，这不是 matplotlib，而是使用 plotly 作为后端直接从 pandas 数据帧构建的图形。是的，太棒了！

完整代码：

import random
import pandas as pd
pd.options.plotting.backend = "plotly"
random.seed(7)

df = pd.DataFrame({'x':[random.choice(list('abcde')) for i in range(25)]})
fig = df['x'].plot(kind = 'hist')
fig.layout.bargap = 0
fig.show()

【讨论】：

虽然这很有效，但直方图的 x 轴值需要至少排序，如果不是数字的话。此外，y 轴值需要是连续的。这里，x 轴是分类的，y 轴是离散的。所以我们需要一个条形图或柱形图，而不是直方图。

【解决方案2】：

回答我自己的问题。

我通过将 value_counts(returns a Series) 的结果转换为 pd DataFrame 找到了解决方案。参考：SO question and answers

import plotly.express as px

new_df = df['<col_name>'].value_counts().rename_axis('<col_name>').reset_index(name='counts')

fig = px.bar(new_df, x="<col_name>", y="counts", color="counts", title="----------")
fig.show()

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用hist()轻松获取，例如：

df['<col_name>'].hist()

你还可以看到绝对频率。

另一种方法是：

df['<col_name>'].value_counts().plot(kind='bar')

【讨论】：

谢谢，但我想使用 Plotly 而不是 Pandas 内置的东西

【解决方案4】：

应该能够使用结果的 .index 为您提供 x 轴的值和 y 轴的系列本身。

另外，我认为使用 df['col_name'].value_counts() 可能是你想在这里使用的。

【讨论】：