用python做频数分析_如何用Python制作频率(频数)分布表(图)？

1.数据预处理

导入包

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

导入数据（数据资源分享链接见文末）

data = pd.read_excel(r'数据.xlsx')

在Console查看导入的数据

data

因为原excel文件里还有其他信息，所以数据需要处理

处理数据

在Console查看data的数据类型：

type(data)

取Dataframe类型的数据的第一列：

data1=data.iloc[:,0]

统计数据个数：

发现少1个数（总共应该有50个数）

原来是第一个数4.1被当成了DataFrame的索引：

补充缺失的值4.1

先在Console查看data1的数据类型

type(data1)

补充Series的缺失值：

n=pd.Series([4.1])

data2=data1.append(n)

2.制作频数分布表

将data2分为5个区间(0, 3],(3, 6],(6, 9],(9,12],(12,15]：

a=pd.cut(data2,[0,3,6,9,12,15], labels=[u"(0,3]",u"(3,6]",u"(6,9]",u"(9,12]",u"(12,15]"])

在Console查看a：

......

计算频数

b=a.value_counts()

在Console查看b：

按照b的索引升序排序

b2=b.sort_index()频数分布表

3.绘制频数分布图

将Series转换为DataFrame,便于使用Seaborn绘图：

c={'section':b2.index,'frequency':b2.values}

e=pd.DataFrame(c)

matplotlib字体的默认设置中并没有中文字体，为避免中文字符乱码，添加中文字体：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

使用Seaborn的barplot绘制条形图：

ax = plt.figure(figsize=(10, 5)).add_subplot(111)

sns.barplot(x="section",y="frequency",data=e,palette="Set3") #palette设置颜色

设置y轴刻度范围：

ax.set_ylim([0, 30])

设置坐标轴文字：

ax.set_xlabel('区间', fontsize=20)

ax.set_ylabel('频数', fontsize=20)

设置标题：

ax.set_title('频数分布图', size=40)

设置坐标轴刻度字体大小：

plt.xticks(fontsize=30)

plt.yticks(fontsize=30)

显示每个柱体的值：

for x, y in zip(range(5), e.frequency):

ax.text(x, y, '%d'%y, ha='center', va='bottom', fontsize=30, color='grey')

保存图片：

plt.savefig('Python绘制的频数分布图.jpg',dpi=500,bbox_inches = 'tight')

#bbox_inches = 'tight'使保存的图片显示完整Python绘制的频数分布图

获取数据和源代码：

提取码：n996

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