Python数据可视化：深入理解pandas直方图绘制

在上一篇文章中，我们介绍了使用Python的pandas库来绘制柱形图，今天我们将讨论直方图。尽管直方图与柱形图看起来很相似，但直方图通常更适用于连续数据而不是分类或离散数据。

引入相关模块和创建数据框

首先，我们需要引入必要的模块并创建一个数据框。让我们快速查看一下我们将要使用的数据：

假设我们有以下数据集。我们可以使用hist()方法直接绘制列数据的直方图。

这里展示的是绘制出的图。有些人可能会疑惑为什么要输出图片，而不直接使用show()方法展示图像。实际上，这样做是有意义的。在我看来，我更倾向于使用Python进行数据分析，并将输出的图片导入到word或excel中，以生成数据分析报告。因此，show()操作是无法达到这一目的的。

同时绘制多列的直方图

我们也可以同时绘制数据框中所有列的直方图。这将返回一个numpy.ndarray对象，其中的元素是对象。

如果你使用的是集成平台如Python(x, y)，在去掉print后（df.hist(color'39B', alpha0.5, bins50)）可以直接看到四个图的输出。但如果你是一个程序员，我建议避免使用Python(x, y)，因为它并不太适合专业开发者。所以，除非你调用show()或savefig方法，否则无法直接查看这些图形。

使用by参数进行分组

在绘制直方图时，我们经常会用到by参数来设定分组。这对于在数据集中按照特定条件进行分组显示直方图非常有用。

通过以上步骤，我们深入了解了如何使用pandas库绘制直方图，并掌握了一些高级技巧。希望这篇文章能够帮助你更好地利用Python进行数据可视化和分析。

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