过滤数据框的 Pandas 直方图答案

【问题标题】：Pandas Histogram of Filtered Dataframe过滤数据框的 Pandas 直方图
【发布时间】：2014-04-24 21:10:22
【问题描述】：

在过去的一个小时里，这一直让我发疯。使用时可以画直方图：

hist(df.GVW, bins=50, range=(0,200))

当我需要为其中一列中的给定条件过滤数据框时，我使用以下内容，例如：

df[df.TYPE=='SU4']

到目前为止，一切正常。当我尝试获取此过滤数据的直方图时，我得到一个关键错误：KeyError: 0L。我使用以下过滤数据的直方图：

hist(df[df.TYPE=='SU4'].GVW, bins=50, range=(0,200))

某处是否存在语法错误？感谢您的帮助！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

也许可以尝试使用.values 属性（这会将数据作为numpy 数组返回），所以：

hist(df[df.TYPE=='SU4'].GVW.values, bins=50, range=(0,200))

我认为这不起作用的原因是 matplotlib hist 方法试图访问输入的第一个 0-index 元素。但是因为 Series 使用它的整数索引作为标签而不是位置，这给切片 Series 带来了关键错误（因为第一个元素将不再有索引 0）

确实，正如@AndyHayden 所说，您也可以使用 pandas hist 方法：

df[df.TYPE=='SU4'].GVW.hist(bins=50)

【讨论】：

终于在我的屏幕上看到了直方图 :) 是的，这行得通。不知道为什么没有.values 属性它不起作用。它适用于未屏蔽的df。奇怪...
添加了一个可能的原因，但不完全确定。因此，为了避免此类问题，有时最好使用 pandas 绘图方法，或使用 .values 属性。
这是一个关于原因的线程：github.com/matplotlib/matplotlib/issues/2775;称其为 matplotlib 与 pandas 的 API 不兼容
@Jeff 似乎这很容易解决 (try: x = x.values) ？
它必须在 matplotlib 端完成，我有很多相当通用的建议，其中一个是使用 values 属性，最好是简单地检查一个 ndim 属性，这将适用于所有实际上不是子类的 ndarray-like

【解决方案2】：

我在绘制使用查询导出的数据框时遇到了类似的问题。我发现如果在派生框架后我在派生框架上使用 reset_index() 函数，它就解决了问题。

【讨论】：