python分析excel数据 绘制直方图,python直方图怎么分析

　　最近，我接受了制作一系列数据的频率分布直方图的任务。直方图是高中学过的知识，但在科研和数据分析中仍然占有很高的地位。一开始我以为只用Excel就能轻松实现，但是对Excel的描述不熟悉，花了半天时间才在Python上实现。

　　该实验对数据预处理和绘图经验有一定的参考意义。所以写下来。

　　数据预处理不同于其他图解。直方图只需要一列数据。显示此列中每个数据的频率分布。

　　实验使用的数据是微博数据，经过处理后得到微博用户的一系列轨迹数据。

　　图中Sum2是轨道号，line是轨道号。(本文展示的是随机构建的数据，与真实结果不符)

　　因为是不同用户的轨迹，所以需要通过arcgis的聚合功能以line为关键字来聚合sum2。Python的group_by函数也可以实现这个功能。

　　可以做一个最终得到曲目数量的曲目数量直方图，分析研究区域内用户访问曲目的频率。如果有不经常访问的磁道，则是无效数据，必须加以区分。

　　1、直方图、excel绘图

　　将数据导出为excel表格格式。选择数据列并插入直方图。

　　初始化图形的下标是不合适的。您可以单击X轴来选择“设置轴”菜单。盒子的宽度可以是盒子的宽度，也就是直方图的区间。

　　下图是调整后的图片。

　　2.Python实现

　　Python可以用matplotlib库画图。附上代码；其中a是列表元素。例如，a=[1，2，3，4，5，6，7]

　　FrommatPlotlibimportplot计算组数d=800 #组距num _ bins=int((max(a)-min)a)/d(Print)max)，min max(a)-min(a)a))Print)num _ bins)图形大小PLT.

　　在使用for循环遍历时，每次在remove中删除一个值为0的元素，列表中的下一个元素就会向前移动，指针就会向后移动并丢失，这样就有可能去除残数。

　　for range(a):if)I==0):a . remove(I)I)的正确方法如下：

　　importadasapddf=PD . Read _ CSV(data . CSV)，encoding=utf-8) #读取数据文件a=df [frequency]。托里西斯

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。