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使用值的范围和它们在字典中的频率绘制直方图

pythonpandasmatplotlibplothistogram
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假设我有以下字典： 

scenario_summary = {'Day1': {'22459-22585': 0.0, '22585-22711': 0.0, '22711-22837': 0.0, '22837-22963': 0.0, '22963-23089': 0.0, '23089-23215': 0.0, '23215-23341': 0.0, '23341-23467': 0.0, '23467-23593': 0.0, '23593-23719': 0.0, '23719-23845': 0.0, '23845-23971': 0.0, '23971-24097': 0.0, '24097-24223': 0.0, '24223-24349': 0.0, '24349-24475': 0.0, '24475-24601': 0.0, '24601-24727': 0.0, '24727-24853': 0.0, '24853-24979': 0.0, '24979-25105': 0.0, '25105-25231': 0.0, '25231-25357': 0.0, '25357-25483': 0.0, '25483-25609': 0.0, '25609-25735': 0.0, '25735-25861': 0.0, '25861-25987': 0.0, '25987-26113': 1.0, '26113-26239': 1.0, '26239-26365': 0.0, '26365-26491': 2.0, '26491-26617': 5.0, '26617-26743': 5.0, '26743-26869': 5.0, '26869-26995': 12.0, '26995-27121': 19.0, '27121-27247': 7.000000000000001, '27247-27373': 11.0, '27373-27499': 15.0, '27499-27625': 7.000000000000001, '27625-27751': 4.0, '27751-27877': 4.0, '27877-28003': 2.0, '28003-28129': 0.0, '28129-28255': 0.0, '28255-28381': 0.0, '28381-28507': 0.0, '28507-28633': 0.0, '28633-28759': 0.0, '28759-28885': 0.0, '28885-29011': 0.0, '29011-29137': 0.0, '29137-29263': 0.0, '29263-29389': 0.0, '29389-29515': 0.0, '29515-29641': 0.0, '29641-29767': 0.0, '29767-29893': 0.0, '29893-30019': 0.0, '30019-30145': 0.0, '30145-30271': 0.0, '30271-30397': 0.0, '30397-30523': 0.0, '30523-30649': 0.0, '30649-30775': 0.0, '30775-30901': 0.0, '30901-31027': 0.0, '31027-31153': 0.0, '31153-31279': 0.0, '31279-31405': 0.0, '31405-31531': 0.0, '31531-31657': 0.0, '31657-31783': 0.0, '31783-31909': 0.0, '31909-32035': 0.0, '32035-32161': 0.0, '32161-32287': 0.0, '32287-32413': 0.0, '32413-32539': 0.0, '32539-32665': 0.0, '32665-32791': 0.0, '32791-32917': 0.0, '32917-33043': 0.0, '33043-33169': 0.0, '33169-33295': 0.0, '33295-33421': 0.0, '33421-33547': 0.0, '33547-33673': 0.0, '33673-33799': 0.0, '33799-33925': 0.0, '33925-34051': 0.0, '34051-34177': 0.0, '34177-34303': 0.0, '34303-34429': 0.0, '34429-34555': 0.0, '34555-34681': 0.0, '34681-34807': 0.0}}

如您所见，该字典由一系列字符串值及其频率组成。我想将其绘制成直方图，但不知道如何将字符串转换为 pandas 或 plotly 可读取的形式。您的方法是什么？或者有没有更简单的方法，而不是硬编码？或者，使用其他模块是否更容易实现？谢谢！
3个回答
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由于bins（范围）已经定义并且它们的counts已经在一个initial级别上进行了聚合，因此如果您构建一个覆盖现有bin范围的histogram（分布） ，可能会有所帮助：


import matplotlib
%matplotlib inline
def plot_hist(bins,input_dict):
    df1 = pd.DataFrame(input_dict).reset_index()
    df1['min'] = df1['index'].apply(lambda x:x.split('-')[0]).astype(int)
    df1['max'] = df1['index'].apply(lambda x:x.split('-')[1]).astype(int)
    df1['group'] = pd.cut(df1['max'],bins,labels=False)
    df2 = df1.groupby('group' [['Day1','min','max']].agg({'min':'min','max':'max','Day1':'sum'}).reset_index()
    df2['range_new'] = df2['min'].astype(str) + str('-') + df2['max'].astype(str)
    df2.plot(x='range_new',y='Day1',kind='bar')

最初的回答：选择比字典长度小或已存在的98个档位中的第一级别来调用函数，例如，如果要对20个组进行分布聚合：
plot_hist(20,scenario_summary)

结果图像：

希望能对您有所帮助...

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你可以使用pandas模块将字典数据转换为数据框：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

scenario_summary = {'Day1': {'22459-22585': 0.0, '22585-22711': 0.0, '22711-22837': 0.0,
                         '22837-22963': 0.0, '22963-23089': 0.0, '23089-23215': 0.0,
                         '23215-23341': 0.0, '23341-23467': 0.0, '23467-23593': 0.0,
                         '23593-23719': 0.0, '23719-23845': 0.0, '23845-23971': 0.0,
                         '23971-24097': 0.0, '24097-24223': 0.0, '24223-24349': 0.0,
                         '24349-24475': 0.0, '24475-24601': 0.0, '24601-24727': 0.0,
                         '24727-24853': 0.0, '24853-24979': 0.0, '24979-25105': 0.0,
                         '25105-25231': 0.0, '25231-25357': 0.0, '25357-25483': 0.0,
                         '25483-25609': 0.0, '25609-25735': 0.0, '25735-25861': 0.0,
                         '25861-25987': 0.0, '25987-26113': 1.0, '26113-26239': 1.0,
                         '26239-26365': 0.0, '26365-26491': 2.0, '26491-26617': 5.0,
                         '26617-26743': 5.0, '26743-26869': 5.0, '26869-26995': 12.0,
                         '26995-27121': 19.0, '27121-27247': 7.000000000000001, '27247-27373': 11.0,
                         '27373-27499': 15.0, '27499-27625': 7.000000000000001, '27625-27751': 4.0,
                         '27751-27877': 4.0, '27877-28003': 2.0, '28003-28129': 0.0,
                         '28129-28255': 0.0, '28255-28381': 0.0, '28381-28507': 0.0,
                         '28507-28633': 0.0, '28633-28759': 0.0, '28759-28885': 0.0,
                         '28885-29011': 0.0, '29011-29137': 0.0, '29137-29263': 0.0,
                         '29263-29389': 0.0, '29389-29515': 0.0, '29515-29641': 0.0,
                         '29641-29767': 0.0, '29767-29893': 0.0, '29893-30019': 0.0,
                         '30019-30145': 0.0, '30145-30271': 0.0, '30271-30397': 0.0,
                         '30397-30523': 0.0, '30523-30649': 0.0, '30649-30775': 0.0,
                         '30775-30901': 0.0, '30901-31027': 0.0, '31027-31153': 0.0,
                         '31153-31279': 0.0, '31279-31405': 0.0, '31405-31531': 0.0,
                         '31531-31657': 0.0, '31657-31783': 0.0, '31783-31909': 0.0,
                         '31909-32035': 0.0, '32035-32161': 0.0, '32161-32287': 0.0,
                         '32287-32413': 0.0, '32413-32539': 0.0, '32539-32665': 0.0,
                         '32665-32791': 0.0, '32791-32917': 0.0, '32917-33043': 0.0,
                         '33043-33169': 0.0, '33169-33295': 0.0, '33295-33421': 0.0,
                         '33421-33547': 0.0, '33547-33673': 0.0, '33673-33799': 0.0,
                         '33799-33925': 0.0, '33925-34051': 0.0, '34051-34177': 0.0,
                         '34177-34303': 0.0, '34303-34429': 0.0, '34429-34555': 0.0,
                         '34555-34681': 0.0, '34681-34807': 0.0}}

# convert to data frame
data_frame = pd.DataFrame.from_dict(scenario_summary)

# plot data
plt.hist(data_frame['Day1'], density=1, bins=20)
plt.show()
这将创建多条折线图。 - Huzo
你看到图表的 x 值了吗？它看起来不对。 - Huzo
@Huzo x值正常 [0-19.0] - Zaraki Kenpachi
它们应该是字典的关键值。也就是说，每个箱子应该代表像31909-32035这样的值。 - Huzo
@Huzo，那么您就不需要使用直方图。直方图显示了某个元素范围内的出现次数，并将其归一化为最大计数值，在这个例子中是0。 - Zaraki Kenpachi
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直方图基本上是一个简单的条形图，每个条形代表一个区间（通常是一定范围内的数据）和落入该区间的元素频率。

这正是您已经拥有的数据。因此，您可以直接将数据传递给 plt.bar，而不是像使用 plt.hist 一样计算直方图的值。结果会是这样的：

Histogram

您的数据代码，作为MCVE：

import matplotlib.pyplot as plt

scenario_summary = { 'Day1': {
    '22459-22585': 0.0, '22585-22711': 0.0, '22711-22837': 0.0,
    '22837-22963': 0.0, '22963-23089': 0.0, '23089-23215': 0.0,
    '23215-23341': 0.0, '23341-23467': 0.0, '23467-23593': 0.0,
    '23593-23719': 0.0, '23719-23845': 0.0, '23845-23971': 0.0,
    '23971-24097': 0.0, '24097-24223': 0.0, '24223-24349': 0.0,
    '24349-24475': 0.0, '24475-24601': 0.0, '24601-24727': 0.0,
    '24727-24853': 0.0, '24853-24979': 0.0, '24979-25105': 0.0,
    '25105-25231': 0.0, '25231-25357': 0.0, '25357-25483': 0.0,
    '25483-25609': 0.0, '25609-25735': 0.0, '25735-25861': 0.0,
    '25861-25987': 0.0, '25987-26113': 1.0, '26113-26239': 1.0,
    '26239-26365': 0.0, '26365-26491': 2.0, '26491-26617': 5.0,
    '26617-26743': 5.0, '26743-26869': 5.0, '26869-26995': 12.0,
    '26995-27121': 19.0, '27121-27247': 7.0, '27247-27373': 11.0,
    '27373-27499': 15.0, '27499-27625': 7.0, '27625-27751': 4.0,
    '27751-27877': 4.0, '27877-28003': 2.0, '28003-28129': 0.0,
    '28129-28255': 0.0, '28255-28381': 0.0, '28381-28507': 0.0,
    '28507-28633': 0.0, '28633-28759': 0.0, '28759-28885': 0.0,
    '28885-29011': 0.0, '29011-29137': 0.0, '29137-29263': 0.0,
    '29263-29389': 0.0, '29389-29515': 0.0, '29515-29641': 0.0,
    '29641-29767': 0.0, '29767-29893': 0.0, '29893-30019': 0.0,
    '30019-30145': 0.0, '30145-30271': 0.0, '30271-30397': 0.0,
    '30397-30523': 0.0, '30523-30649': 0.0, '30649-30775': 0.0,
    '30775-30901': 0.0, '30901-31027': 0.0, '31027-31153': 0.0,
    '31153-31279': 0.0, '31279-31405': 0.0, '31405-31531': 0.0,
    '31531-31657': 0.0, '31657-31783': 0.0, '31783-31909': 0.0,
    '31909-32035': 0.0, '32035-32161': 0.0, '32161-32287': 0.0,
    '32287-32413': 0.0, '32413-32539': 0.0, '32539-32665': 0.0,
    '32665-32791': 0.0, '32791-32917': 0.0, '32917-33043': 0.0,
    '33043-33169': 0.0, '33169-33295': 0.0, '33295-33421': 0.0,
    '33421-33547': 0.0, '33547-33673': 0.0, '33673-33799': 0.0,
    '33799-33925': 0.0, '33925-34051': 0.0, '34051-34177': 0.0,
    '34177-34303': 0.0, '34303-34429': 0.0, '34429-34555': 0.0,
    '34555-34681': 0.0, '34681-34807': 0.0}}

data = scenario_summary['Day1']

x = range(len(data))
y = list(data.values())

plt.figure(figsize=(16, 9))
plt.bar(x, y)
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.xticks(x, data.keys(), rotation='vertical')
plt.show()
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可以查看英文原文，
原文链接