Seaborn - 如何解释distplot中x轴的值？

我有一个数据框，其中每一行代表一个日期，其中一些事件记录在数据库中。Seaborn - 如何解释distplot中x轴的值？

每个事件都有一个它所关心的日期，所以例如一个在2017-02-03登录的事件可能属于2017-02-02（意思是它在事件发生后的第二天记录）。

Screenshot of the dataframe head

我试图想象每一列的分布在distplot，获得当被记录的事件之间的距离的概念，而迄今为止，它涉及（“关于人们是否会记录事件同一天，后一天，甚至更晚？“）。

到目前为止，我已经创建了一个迭代每列并将其绘制成seaborn distplot的函数。然后

def plot(dates): 
    plt.figure(figsize=(45,25)) 
    for date in dates: 
     sns.distplot(df[date], kde=False, bins=len(dates)) 
    return

情节是这样的： this

但是，我不知道如何解释在x轴上的值。

它显示范围从0到3500，这是什么意思？

有没有其他更好的方法来形象化？

来源

2017-03-29 Marius

您能更好地解释数据帧实际包含的内容吗？行中日期的含义是什么，列中日期的含义是什么，数据框中的数字是什么？ – ImportanceOfBeingErnest

@ImportanceOfBeingErnest行索引是记录事件的日期，列标题中的日期是事件发生的日期。例如在2017-02-02发生了前一天发生的1092个事件（2017-02-01）和发生在同一天的3136个事件（2017-02-02）。行的总和会给你当天记录的总事件数，而列的总和会给出当天发生的总事件数。 – Marius

我认为这里的疑惑是，显然你可以在实际发生之前记录事件，例如，在2017-02-02有20个事件记录，只发生8天后（2017-02-10）。 – ImportanceOfBeingErnest

sns.distplot是一个直方图。这意味着它显示了某个值落入特定区间的频率。

这里，计算每列的直方图。因此，在图中您发现多长时间一次值发生在此列中。 “多久一次”是y轴，值位于x轴上。因为您正在为数据框的每个n列执行此操作，所以最终会生成n不同的直方图（每个颜色都不相同）。

例如，每列中只有一个值在3000以上，因此您会在图中看到一个3000左右的小栏。另一方面，每列中有0到100之间的许多值，因此您会看到一个大约为0的大块。

来源

2017-03-29 10:15:18 ImportanceOfBeingErnest

是的，我实际上想要在同一个图中绘制多个直方图（以查看它们是否大部分重叠，或者它们是否相似）。我想我应该使用别的东西时可能会使用distplot错误。我想知道的是“事件发生的日期距离记录的大多数事件有多远？”。有更好的情节吗？ – Marius

在当前skript中，您循环显示数据并绘制同一图中的所有输出。在您提供的示例图中，x轴显示在2017-02-28发生的事件，我假定它是数据集中的最后一个日期。但是，不同的颜色会显示来自其他日期的数据，这些数据会绘制在循环内的同一图中。关于情节的解释：x轴显示每天的事件数量：朝向图的右侧，您可以看到，通常只有一天，大量（> 1000左右）的事件是记录器。从图的左侧可以看出，只有一个事件被记录时大约有50天。一个简单的条形图可能更易于解释：它会在x轴上显示日期，并在y轴上显示记录的事件数量。你可以绘制和修改你的函数如下保存每个日期单独的条形图图：

def plot(dates): 
    for date in dates: 
    plt.figure() 
    plt.bar(np.arange(0,len(dates)),df[date], width=1.0) 
    ax=plt.gca() 
    ax.set_xticks(np.arange(0,len(dates)),)+0.5) 
    ax.set_xticklabels(dates) 
    plt.savefig('barchart_'+date+'.png') 
    return

可能有更优雅的方式比这个研究你的数据，但我希望这可以帮助您获得前进。

来源

2017-03-29 11:13:58 IlonaV

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