使用不均匀分箱绘制分箱数据

我有一个数据集，我已经设置了250个分区的间隔，并且我有一个非常困难的时间恰当地绘制值。我看了一下使用不均匀分箱绘制分箱数据

python plot simple histogram given binned data

How to make a histogram from a list of data

但对我来说我得到的是一个单一的垂直线。

参考我的离散化的数据是这样的：

(0, 250]    2 
(250, 500]    1 
(500, 750]    5 
(750, 1000]   13 
(1000, 1250]   77 
(1250, 1500]   601 
(1500, 1750]   1348 
(1750, 2000]   3262 
(2000, 2250]   3008 
(2250, 2500]   5118 
(2500, 2750]   4576 
(2750, 3000]   5143 
(3000, 3250]   3509 
(3250, 3500]   4390 
(3500, 3750]   2749 
(3750, 4000]   2794 
(4000, 4250]   1391 
(4250, 4500]   1753 
(4500, 4750]   1099 
(4750, 5000]   1592 
(5000, 5250]   688 
(5250, 5500]   993 
(5500, 5750]   540 
(5750, 6000]   937 
(6000, 6250]   405 
(6250, 6500]   572 
(6500, 6750]   202 
(6750, 7000]   369 
(7000, 7250]   164 
(7250, 7500]   231 
        ... 
(7750, 8000]   285 
(8000, 8250]   55 
(8250, 8500]   116 
(8500, 8750]   29 
(8750, 9000]   140 
(9000, 9250]   31 
(9250, 9500]   68 
(9500, 9750]   20 
(9750, 10000]   132 
(10000, 10250]   15 
(10250, 10500]   29 
(10500, 10750]   21 
(10750, 11000]   73 
(11000, 11250]   26 
(11250, 11500]   36 
(11500, 11750]   21 
(11750, 12000]   74 
(12000, 12250]   5 
(12250, 12500]   50 
(12500, 12750]   13 
(12750, 13000]   34 
(13000, 13250]   4 
(13250, 13500]   45 
(13500, 13750]   14 
(13750, 14000]   53 
(14000, 14250]   6 
(14250, 14500]   17 
(14500, 14750]   7 
(14750, 15000]   79 
(15000, 10000000]  256

其中最后一个区间囊括了大于15,000。我已经把上述值在list然后试图绘制：

bins = [i for i in range(0, 15001, 250)] 
bins.append(10000000) 
categories = pd.cut(data["price"], bins) 
price_binned = list(pd.value_counts(categories).reindex(categories.cat.categories)) 
plt.hist(price_binned)

产生12段的直方图。加入bin参数

plt.hist(price_binned, bins=(bin_num+1))

产生直方图从哪里获得左侧非常高的垂直线。最后，我正在考虑添加plt.xticks(bins)，但是然后我得到一个什么都不产生的图。

无论如何，我可以生成一个直方图，其中X轴是箱值，Y轴是箱中的值？

使用plt.hist()使用plt.hist()与块没有仓参数

使用plt.bar()

=仓

使用seaborn

来源

2017-02-13 Lukasz

您显示的数据已经是直方图。因此，你很难清楚你的目标是什么。 – ImportanceOfBeingErnest

我想要一个可视化的数据表示，而不是只将它作为一个列表 – Lukasz

当然，但是视觉表示中应该不同于已有的直方图？ – ImportanceOfBeingErnest

你的主要问题似乎是，你问plt.hist()和sns.distplot()创建您的预分级直方图数据的直方图。

可以使用条形图，以方便您的自定义合并方案与price_binned变量，如下所示：

fig, ax = plt.subplots(1, 1) 
ax.bar(range(len(bins)), price_binned, width=1, align='center') 
ax.set_xticklabels([x + 125 for x in bins[:-1]]) 
plt.show()

当我用中点值作为标签每个箱。这可以换成你喜欢的任何其他xtick标签符号。

这是我使用（大部分）您的数据（有些丢失）的结果： result。

来源

2017-02-13 21:15:57 Brian

@Lukasz如果此答案解决了您的问题，请考虑[接受它作为解决方案]（http://stackoverflow.com/help/someone-answers）。 – Brian

使用不均匀分箱绘制分箱数据

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