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目的変数に合わせてヒストグラムを描画したい

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dad

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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。

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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()

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+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。

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