从pandas数据帧创建相对频率图可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'Value': [10, 15, 5, 8, 12, 3, 6, 9, 2]}
df = pd.DataFrame(data)
relative_freq = df['Category'].value_counts(normalize=True)
plt.bar(relative_freq.index, relative_freq.values)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Relative Frequency')
plt.title('Relative Frequency Bar Chart')
plt.show()
这样就可以通过pandas数据帧创建相对频率图了。
相对频率图是一种用于显示不同类别的相对频率的图表。它可以帮助我们了解数据中各个类别的分布情况。在上述代码中,我们首先创建了一个包含类别和值的数据字典,并使用它创建了一个pandas数据帧。然后,使用value_counts()
函数计算了每个类别的相对频率,通过设置normalize=True
参数实现。最后,使用plt.bar()
函数创建了一个柱状图,横轴表示类别,纵轴表示相对频率。通过添加适当的标签和标题,可以使图表更加清晰和易于理解。
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