質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

91.39%

  • Python

    3784questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • pandas

    200questions

    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

  • Matplotlib

    135questions

    MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

目的変数に合わせてヒストグラムを描画したい

解決済

回答 2

投稿 2017/11/20 22:21

  • 評価
  • クリップ 1
  • VIEW 73

klang

score 6

A B
1.2 0
1.3 0
1.1 1
0.8 1
1.5 0

上のようなデータ(実際の行数は遥かに大きい)があったとして、Aの値をもとに、ヒストグラムをつくり、
Bの値ごとに色分けして、重ねて描画したいです(alpha=0.5くらいで)

1つのグラフにBで分けられた2つのヒストグラムが描画される感じです。

これをpandas.plotでやる方法を教えてほしいです。

できれば、matplotlibやseabornで同じことをやるための方法も教えてほしいです。

回答よろしくお願いします。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 2

+2

groupbyを使うとできます。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html


サンプルコード

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame()
df['A'] = np.random.randint(2, size=(1000))
df['B'] = np.random.rand(1000)

ax = plt.subplot()
hist = df.groupby('A').hist(bins=np.linspace(0., 1., 10), ax=ax, alpha=0.5)
plt.show()

投稿 2017/11/20 23:40

編集 2017/11/20 23:50

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

checkベストアンサー

+1

mkgreiさんが書かれている dataframe.groupby() を使う方法が一番シンプルかと思いますが。。

一応、dataframe.pivot() 使っても書くことができます。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns

N=1000
df = pd.DataFrame({'A': np.random.normal(10,3,N),
                   'B': np.random.choice([0,1],N)})

ax=plt.subplot()
df.pivot(columns='B', values='A').plot(kind='hist', bins=20, alpha=0.5, ax=ax)
plt.show()

あとは単純に2つの条件を並べて

ax=plt.subplot()
df[df.B==0].A.hist(bins=20, color='red', alpha=0.5, label='0', ax=ax)
df[df.B==1].A.hist(bins=20, color='blue', alpha=0.5, label='1', ax=ax)
ax.legend()
plt.show()


でも十分かと個人的には思います。

matplotlibやseabornで同じことをやるための方法も教えてほしい

pandas.plot を使わずにで書く方法は

ax=plt.subplot()
ax.hist(df[df.B==0].A, bins=20, color='red', alpha=0.5, label='0')
ax.hist(df[df.B==1].A, bins=20, color='blue', alpha=0.5, label='1')
ax.legend()
plt.show()

ですかね。
2つのグラフを重ねるのではなく並べて書く場合は

ax=plt.subplot()
plt.hist([df[df.B==0].A, df[df.B==1].A], bins=20, label=[0,1], color=['red', 'blue'])
ax.legend()
plt.show()

となります。

投稿 2017/11/21 10:53

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

ただいまの回答率

91.39%

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    3784questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • pandas

    200questions

    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

  • Matplotlib

    135questions

    MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。