在Python中绘制Pandas Series的CDF

Question

在Python中绘制Pandas Series的CDF

pythonpandasseriescdf

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有没有一种方法可以做到这一点？我似乎找不到一种简单的方法将pandas序列与绘制CDF相接口。

- wolfsatthedoor

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你能描述一下你的问题吗？输入和输出是什么？scipy.stats库中有一些你可能感兴趣的cdf函数。 - K.Chen

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有一个功能请求，但它不在 pandas 的领域之内。使用 seaborn 的 kdeplot 并将 cumulative=True。 - TomAugspurger

输入是一系列数据，输出是累积分布函数的图形。 - wolfsatthedoor

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当我查看seaborn时，出现了这个错误：“累积分布目前仅在statsmodels中实现。请安装statsmodels。” - wolfsatthedoor

11个回答

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原文链接

- grand_chat · Answer 1

如果您想绘制一个“真实”的经验CDF，它在数据集a的值处准确跳跃，并且每个值的跳跃比例与该值的频率成正比，NumPy具有内置函数来完成这项工作：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def ecdf(a):
    x, counts = np.unique(a, return_counts=True)
    y = np.cumsum(counts)
    x = np.insert(x, 0, x[0])
    y = np.insert(y/y[-1], 0, 0.)
    plt.plot(x, y, drawstyle='steps-post')
    plt.grid(True)
    plt.savefig('ecdf.png')

unique() 的调用会按照已排序的顺序返回数据值及其相应频率。在 plot() 调用中使用选项 drawstyle='steps-post'，确保跳跃发生在正确位置。为了在最小数据值处强制进行跳跃，代码在 x 和 y 前面插入了一个额外的元素。

用法示例：

xvec = np.array([7,1,2,2,7,4,4,4,5.5,7])
ecdf(xvec)

另一种用法：

df = pd.DataFrame({'x':[7,1,2,2,7,4,4,4,5.5,7]})
ecdf(df['x'])

输出结果为：

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