绘制直方图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设df是您的DataFrame,并且包含两列数据'column1'和'column2'
# df = pd.DataFrame({'column1': ..., 'column2': ...})

# 选择DataFrame中的两列数据
data_column1 = df['column1']
data_column2 = df['column2']

# 计算直方图的bin_edges和计数
bin_edges = np.histogram_bin_edges(data_column1, bins='auto', binnumber=20)
column1_histogram, _ = np.histogram(data_column1, bins=bin_edges)
column2_histogram, _ = np.histogram(data_column2, bins=bin_edges)

# 创建一个新的figure
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一组数据的柱形图
ax.bar(bin_edges[:-1], column1_histogram, width=bin_edges[1] - bin_edges[0], edgecolor='blue', color='blue', alpha=0.6, label='Column1')

# 绘制第二组数据的柱形图
ax.bar(bin_edges[:-1], column2_histogram, width=bin_edges[1] - bin_edges[0], edgecolor='red', color='red', alpha=0.6, label='Column2')

# 设置标题和轴标签
ax.set_title('Column Histogram with Bar Outlines')
ax.set_xlabel('Value')
ax.set_ylabel('Frequency')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值