Python 具有非数值数据的Matplotlib直方图

无法使用非数字数据在Matplotlib中绘制直方图

A=na，R，O，na，na，O，R

A是一个数据帧，它有3个不同的值：na、R、O

我尝试：

plt.hist(A, bins=3, color='#37777D')

你会期待这样的事情吗

它适用于数值数据，但对于非数值数据，我得到以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-60369a6f9af4> in <module>
      1 A = dataset2.iloc[:, 2 - 1].head(30)
----> 2 plt.hist(A, bins=3, histtype='bar', color='#37777D')

C:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py in hist(x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, normed, data, **kwargs)
   2657         align=align, orientation=orientation, rwidth=rwidth, log=log,
   2658         color=color, label=label, stacked=stacked, normed=normed,
-> 2659         **({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs)
   2660 
   2661 

C:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, data, *args, **kwargs)
   1808                         "the Matplotlib list!)" % (label_namer, func.__name__),
   1809                         RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1810             return func(ax, *args, **kwargs)
   1811 
   1812         inner.__doc__ = _add_data_doc(inner.__doc__,

C:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in hist(self, x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, normed, **kwargs)
   6563                     "color kwarg must have one color per data set. %d data "
   6564                     "sets and %d colors were provided" % (nx, len(color)))
-> 6565                 raise ValueError(error_message)
   6566 
   6567         # If bins are not specified either explicitly or via range,

ValueError: color kwarg must have one color per data set. 30 data sets and 1 colors were provided

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
1a=dataset2.iloc[：，2-1]。头（30）
---->2 plt.hist（A，bin=3，histtype='bar'，color='37777D'）
C:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\pyplot.py in hist（x、箱子、范围、密度、重量、累计、底部、历史类型、对齐、方向、rwidth、日志、颜色、标签、堆叠、规范化、数据，**kwargs）
2657 align=align，orientation=orientation，rwidth=rwidth，log=log，
2658颜色=颜色，标签=标签，堆叠=堆叠，标准化=标准化，
->2659**（{“数据”：数据}如果数据不是其他{}），**kwargs）
2660
2661
C:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\\uuuu init\uuuuuu.py在内部（ax、数据、*args、**kwargs）
1808“Matplotlib列表！）”%（标签名称，函数名称），
1809运行时警告，堆栈级别=2）
->1810返回函数（ax，*args，**kwargs）
1811
1812内部.\uuuuu文档\uuuuu=\u添加数据\uu文档（内部.\uuuuu文档\uuuuuuuuuu），
C:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\axes\\u axes.py（self、x、bins、range、density、weights、累计、底部、histtype、align、orientation、rwidth、log、color、label、stacked、normed、**kwargs）
6563“颜色kwarg每个数据集必须有一种颜色。%d个数据”
提供了6564“套和%d种颜色”%（nx，len（颜色）））
->6565提升值错误（错误消息）
6566
6567#如果未明确或通过范围指定存储箱，
ValueError:color kwarg每个数据集必须有一种颜色。提供了30个数据集和1种颜色

我想你需要的是条形图而不是柱状图。此外，还不清楚你的价值观是什么。考虑到它们是字符串（基于曲线图），您需要首先使用例如

计数器

模块来计算它们的频率。然后，您可以绘制频率并将关键点的名称指定为记号标签

from collections import Counter
from matplotlib import pyplot as plt

A = ['na', 'R', 'O', 'na', 'na', 'R']

freqs = Counter(A)

xvals = range(len(freqs.values()))
plt.bar(xvals, freqs.values() , color='#37777D')
plt.xticks(xvals, freqs.keys())
plt.show() 

---

这是不可复制的。但是如果我们创建一个数据帧并运行以下代码

import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.random.choice(["na", "O", "A"], size=10))

plt.hist(df.values, histtype='bar', bins=3)

plt.show()

无论如何，这可能不是最好的选择，因为直方图是连续的。所以我们可以创建一个计数的条形图

import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.random.choice(["na", "O", "A"], size=10))

counts = df[0].value_counts()
plt.bar(counts.index, counts.values)

plt.show()

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如果绘制非数字数据，您希望看到什么？一个直方图，包含3个不同选项的分布：1个条形图包含na的数量，另一个条形图包含O的数量，最后一个条形图包含R的数量。