Pandas 熊猫：从字符串计数创建直方图

我需要从包含值“Low”、“Middle”或“High”的dataframe列创建一个直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist（）时，我得到以下错误

ex3.Severity.value_counts()
Out[85]: 
Low       230
Medium     21
High       16
dtype: int64

ex3.Severity.hist()


TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-86-7c7023aec2e2> in <module>()
----> 1 ex3.Severity.hist()

C:\Users\C06025A\Anaconda\lib\site-packages\pandas\tools\plotting.py in hist_series(self, by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ylabelsize, yrot, figsize, bins, **kwds)
2570         values = self.dropna().values
2571 
->2572         ax.hist(values, bins=bins, **kwds)
2573         ax.grid(grid)
2574         axes = np.array([ax])

C:\Users\C06025A\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in hist(self, x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs)
5620             for xi in x:
5621                 if len(xi) > 0:
->5622                     xmin = min(xmin, xi.min())
5623                     xmax = max(xmax, xi.max())
5624             bin_range = (xmin, xmax)

TypeError: unorderable types: str() < float()

ex3.Severity.value\u counts（）
出[85]：
低230
中等21
高16
数据类型：int64
ex3.Severity.hist（）
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 ex3.Severity.hist（）
C:\Users\C06025A\Anaconda\lib\site packages\pandas\tools\plotting.py历史系列（self、by、ax、grid、xlabelsize、xrot、ylabelsize、yrot、figsize、bin、**kwds）
2570值=self.dropna（）值
2571
->2572 ax.hist（值，箱=箱，**千瓦时）
2573轴栅（栅）
2574轴=np.阵列（[ax]）
C:\Users\C06025A\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\axes\\u axes.py（self、x、bins、range、normed、weights、累计、底部、histtype、align、orientation、rwidth、log、color、label、stacked、**kwargs）
5620席在X：
5621如果len（xi）>0：
> 5622 xmin＝min（xmin，席.min）
5623 xmax＝max（xmax，席max（））
5624 bin_范围=（xmin，xmax）
TypeError:无序类型：str（）

这是一个matplotlib问题，无法将字符串排序在一起，但是您可以通过标记x记号来实现所需的结果：

# emulate your ex3.Severity.value_counts()
data = {'Low': 2, 'Medium': 4, 'High': 5}
df = pd.Series(data)

plt.bar(range(len(df)), df.values, align='center')
plt.xticks(range(len(df)), df.index.values, size='small')
plt.show()

---

您假设，由于您的数据由字符串组成，因此对此调用

plot（）

将自动执行

值计数（）

，但情况并非如此，因此出现错误，因此您只需执行以下操作：

ex3.Severity.value_counts().hist()

这才是你真正想要的

当您这样做时：

ex3.Severity.value_counts().hist()

它以错误的方式获取轴，即尝试将y轴（计数）划分为多个存储箱，然后绘制每个存储箱中字符串标签的数量。

只是一个更新的答案（因为出现了很多）。Pandas有一个很好的模块，用于以多种方式设置数据帧的样式，例如上面提到的案例

ex3.Severity.value\u counts（）.to\u frame（）.style.bar（）

…将使用内置条形图打印数据框（如迷你图，使用excel术语）。非常适合在jupyter笔记本上快速分析

---

请参见

我的猜测是因为您的数据只是您想要的字符串

ex3.Severity.value_counts（）.hist（）

？谢谢，你说得对。我假设他的功能是内置于字符串中的，我不需要调用value\u counts，我应该发布作为答案吗？是的，你是对的。奇怪的是，这对有一列数字但有一列文本的熊猫来说效果很好，需要一些完全不同的东西。在Pandas v0.19.2中适用于我

ex3.Severity.value_counts().hist()