Python熊猫：如何确定数据集的分布？

这是我的数据集，有两列NS和count

    NS                                                count
0   ns18.dnsdhs.com.                                  1494
1   ns0.relaix.net.                                   1835
2   ns2.techlineindia.com.                            383
3   ns2.microwebsys.com.                              1263
4   ns2.holy-grail-body-transformation-program.com.   1
5   ns2.chavano.com.                                  1
6   ns1.x10host.ml.                                   17
7   ns1.amwebaz.info.                                 48
8   ns2.guacirachocolates.com.br.                     1
9   ns1.clicktodollars.com.                           2

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现在我想通过绘制图来了解有多少NSs具有相同的计数。我自己的猜测是，我可以使用直方图来看到这一点，但我不知道如何。有人能帮忙吗？

根据您的评论，我猜您的数据表实际上要长得多，您希望看到名称服务器计数的分布情况（无论这里有多少计数）

我认为你应该能够做到这一点：

df.hist(column="count")

你会得到你想要的。如果这是你想要的

pandas对它的所有功能都有很好的文档，并且描述了直方图

如果您确实想查看“有多少个具有相同的计数”，而不是分布的表示，那么您需要将

bin

kwarg设置为

df[“count”].max（）-df[“count”].min（）

，或者按照您所说的操作，计算得到每个

计数的次数，然后创建一个条形图

可能是这样的：

from collections import Counter
counts = Counter()
for count in df["count"]:
  counts[count] += 1

print counts

另一种更干净的方法是使用
计数器的标准构造函数
，我完全错过了这一方法，并且在下面的二战中指出了这一点：

count_counter = Counter(df['count'])

我不认为柱状图是你想要的，它们是用来显示数据沿一个连续变量的分布——你只有10个不同的名称服务器。条形图用于绘制不同类别的频率。“你试过了吗？”威尔：不，我没有试过。但是我想我必须计算具有相同计数的NS服务器的数量，对吗？您可以使用
df.plot（kind='bar'）
@Mee绘制好的，我不知道您想要绘制什么-我没有意识到数据帧比您那里的数据帧大。或者只是
collections.Counter（df['count']）
。