plt.hist（）仅适用于特定频率；python

我有一个巨大的数据框（'df'），它有不同的列，其中一列将名称存储为字符串值（'name'）。现在，我想简单地绘制一个直方图，其中包含数据帧中每个名称的频率。但是，数据包含数千个唯一的名称，这就是为什么我只想绘制一个特定频率的名称直方图：

df.name.value_counts() > 100

我可以给绘图提供这种过滤器/遮罩吗？我已尝试在plt.hist（）中使用“range”参数：

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但是它仍然显示所有其他名称，但不显示它们的频率…

方法

df.name.value\u counts（）

返回直方图的内容。此返回值可以使用常用表达式屏蔽

name_frequencies = df.name.value_counts()
most_freq_name_freqs = name_frequencies[name_frequencies > 100]

要绘制已经进行了历史编程的数据直方图，使用

plt.hist

和

weights

参数非常有用

plt.hist(most_freq_name_freqs.index, weights=most_freq_name_freqs)

通过这样做，您可以创建一个直方图，每个箱子有一个条目，但箱子内容是按重量缩放的。由于权重是预先计算的频率，因此可以得到名称频率的直方图

plt.hist(most_freq_name_freqs.index, weights=most_freq_name_freqs)