首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在pandas数据帧中绘制numpy nans的直方图

在pandas数据帧中绘制numpy nans的直方图,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个包含NaN值的pandas数据帧:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 6]})
  1. 使用numpy.isnan()函数将NaN值替换为特定的数值,例如-9999:
代码语言:txt
复制
df.replace(np.nan, -9999, inplace=True)
  1. 使用matplotlib.pyplot.hist()函数绘制直方图:
代码语言:txt
复制
plt.hist(df.values.flatten(), bins=10)
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of NaN Values')
plt.show()

这样就可以在pandas数据帧中绘制出包含NaN值的直方图了。

关于pandas数据帧、numpy nans以及绘制直方图的更详细信息,可以参考以下腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,以上链接仅为示例,实际使用时应根据具体情况选择合适的腾讯云产品和产品介绍链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

原创译文 | 最新顶尖数据分析师必用15大Python库(上)

功能丰富,可以满足Pythonn数组和矩阵操作需求。 该库提供了NumPy数组类型数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。 ? 2....Pandas库有两种主要数据结构: “系列”(Series)——单维结构 “数据”(Data Frames)——二维结构 例如,如果你通过Series在Data Frame附加一行数据,你就能从这两种数据结构获得一个...“数据” 使用Pandas你可以完成以下操作: 轻松删除或添加“数据” bjects将数据结构转化成“数据对象” 处理缺失数据,用NaNs表示 强大分组功能 4.Matplotlib (资料数量...这个顶尖软件包使得Python(有一些NumPy,SciPy和Pandas帮助)可以与MatLab或Mathematica等科学工具一较高下。 ?...Seaborn (资料数量:1699; 贡献者:71) Seaborn主要关注统计模型可视化,热图,这些可视化图形在总结数据同时描绘数据总体分布。

1.7K90

何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

27230
  • Pandas在Python可视化机器学习数据

    为了从机器学习算法获取最佳结果,你就必须要了解你数据。 使用数据可视化可以更快帮助你对数据有更深入了解。...在这篇文章,您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您机器学习数据。 让我们开始吧。...单变量图 在本节,我们可以独立看待每一个特征。 直方图 想要快速得到每个特征分布情况,那就去绘制直方图直方图数据分为很多列并为你提供每一列数值。...这很有用,因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下对角线上完全正相关(您所期望那样)。...具体来说,也就是如何绘制数据图: 直方图 密度图 箱线图 相关矩阵图 散点图矩阵

    6.1K50

    【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(三)

    本文使用 Python 进行数据清洗第三部分翻译,全部翻译文章内容摘要如下 【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...(一) 【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(二) 下图目录是一些常规数据清理项,本文中主要讨论 “Renaming...数据清理目录.png 原文地址 Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] 数据集 olympics.csv[2] A CSV file summarizing...数据清洗是数据科学重要部分。这篇文章是对 python 中使用 Pandas and NumPy使用有一个基本理解。...参考资料 [1] Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas: https://realpython.com/python-data-cleaning-numpy-pandas

    1K20

    【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(二)

    本文是 使用 Python 进行数据清洗 第二部分翻译,全部翻译文章内容摘要如下 【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...数据清理目录.png 原文地址 Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] 数据集地址 university_towns.txt[2] A text...我们数据清洗任务 是把以上不规则数据整理为整齐数据,我们可以看到每行数据除了一些括号外,没有其它共性特征。 ?...applymap()实际上是一个行遍历思想,在处理数据时,每一行都可以对应回调函数,自定义来处理数据。...参考资料 [1] Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas: https://realpython.com/python-data-cleaning-numpy-pandas

    63210

    【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(一)

    python数据清洗 | Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] Python数据清洗入门文章,阅读需要一些耐心 生词释意 a handful...content “数据集读取 按需删除字段 清理字段 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np Dropping Columns in a DataFrame...我们使用 head()方法查看数据前几列基本信息。只有少量字段对数据是有用。...“统计数据每列为空数据个数统计 df.isnull().sum() “查看数据类型统计 df.get_dtype_counts() “dataframe 时候 发现所有 string 类型...参考资料 [1] Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas: https://realpython.com/python-data-cleaning-numpy-pandas

    94810

    Pandas知识点-绘制统计图

    使用matplotlib可以绘制各种各样统计图,Pandas对matplotlib绘图方法进行了更高层封装,使用起来更简单方便。...本文使用数据来源于网易财经,具体下载方法可以参考:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 一、数据准备 数据文件是600519.csv,将此文件放到代码同级目录下,从文件读取出数据。...在Pandas绘制图形除了在plot()中指定kind参数外,还可以通过plot链式调用对应方法,plot.scatter()表示绘制散点图,后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用方式...c: c参数用于设置散点图颜色,可以指定一个颜色,也可以设置成一个数组或浮点数,例子中使用numpy生成一个随机数组,颜色随机从cmap获取。...s参数也可以设置成一个数组,例子也是用numpy生成一个随机数组,使每个点大小不一样。

    3.6K20

    Python得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    Seaborn是Python一个库,主要用于生成统计图形。 ? Seaborn是构建在matplotlib之上数据可视化库,与Pythonpandas数据结构紧密集成。...可视化是Seaborn核心部分,可以帮助探索和理解数据。 要了解Seaborn,就必须熟悉Numpy和Matplotlib以及pandas。...要引入Seaborn库,使用命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn,我们可以绘制各种各样图形,: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章,我们使用从...从Kaggle获得谷歌播放商店数据集 现在,让我们看看如果我们绘制来自上述数据“Rating”列分布图是怎样, #importing all the libraries import numpy...此图是机器学习领域最强大可视化工具。 让我们看看数据集评级和大小两个数字列散点图是什么样子。首先,我们将使用matplotlib绘制图,然后我们将看到它在seaborn样子。

    6.6K30

    Pandas在Python可视化机器学习数据

    您必须了解您数据才能从机器学习算法获得最佳结果。 更了解您数据最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章,您将会发现如何使用Pandas在Python可视化您机器学习数据。...单变量图 在本节,我们将看看可以用来独立理解每个属性技巧。 直方图 获取每个属性分布一个快速方法是查看直方图直方图数据分组为数据箱,并为您提供每个箱中观察数量计数。...单变量直方图 密度图 密度图是快速了解每个属性分布情况另一种方法。这些图像看起来像是一个抽象直方图,在每个数据顶部绘制了一条平滑曲线,就像您眼睛如何理解直方图一样。...然后,您可以绘制相关矩阵,并了解哪些变量具有高度相关性。 这是有用,因为如果有高度相关输入变量在您数据,一些机器学习算法线性和逻辑回归性能可能较差。...概要 在这篇文章,您发现了许多方法,可以使用Pandas更好地理解Python机器学习数据

    2.8K60

    Pandas高级教程之:plot画图详解

    简介 pythonmatplotlib是非常重要并且方便图形化工具,使用matplotlib可以可视化进行数据分析,今天本文将会详细讲解Pandasmatplotlib应用。...下面是默认画图方式处理NaN数据方式: 画图方式 处理NaN方式 Line Leave gaps at NaNs Line (stacked) Fill 0’s Bar Fill 0’s Scatter...(column-wise) Hexbin Drop NaNs Pie Fill 0’s 其他作图工具 散点矩阵图Scatter matrix 可以使用pandas.plottingscatter_matrix...从数据集中选择指定大小随机子集,为该子集计算出相关统计信息, 重复指定次数。 生成图和直方图构成了引导图。...它把数据特征映射成二维目标空间单位圆一个点,点位置由系在点上特征决定。把实例投入圆中心,特征会朝圆此实例位置(实例对应归一化数值)“拉”实例。

    3.5K41

    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    本篇博主将要总结一下使用Python绘制直方图所有方法,大致可分为三大类(详细划分是五类,参照文末总结): 纯Python实现直方图,不使用任何第三方库 使用Numpy来创建直方图总结数据 使用matplotlib...,pandas,seaborn绘制直方图 下面,我们来逐一介绍每种方法来龙去脉。...恰巧,Numpy直方图方法就可以做到这点,不仅仅如此,它也是后面将要提到matplotlib和pandas使用基础。 举个例子,来看一组从拉普拉斯分布上提取出来浮点型样本数据。...pandas.DataFrame.histogram() 用法与Series是一样,但生成是对DataFrame数据每一列直方图。...在Pandas其它工具 除了绘图工具外,pandas也提供了一个方便.value_counts() 方法,用来计算一个非空值直方图,并将之转变成一个pandasseries结构,示例如下: >

    4.2K10

    绘制频率分布直方图三种方法,总结很用心!

    直方图能帮助迅速了解数据分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据个数。简单而有效可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。...本次案例通过生成深圳市疫情个案数据集中所有患者年龄参数直方图。 分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。...import numpy as np from pandas import Series,DataFrame ages=list(df.年龄) bins=[0,29,39,49,50,np.inf]...6)、fit:指定一个随机分布对象,需调用scipy模块随机分布函数,用于绘制随机分布概率密度曲线。 7)、hist_kws:以字典形式传递直方图其他修饰属性,填充色、边框色、宽度等。...8)、kde_kws:以字典形式传递核密度图其他修饰属性,线颜色、线类型等。 9)、rug_kws:以字典形式传递须图其他修饰属性,线颜色、线宽度等。

    36.3K42

    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    本篇博主将要总结一下使用Python绘制直方图所有方法,大致可分为三大类(详细划分是五类,参照文末总结): 纯Python实现直方图,不使用任何第三方库 使用Numpy来创建直方图总结数据 使用matplotlib...,pandas,seaborn绘制直方图 下面,我们来逐一介绍每种方法来龙去脉。...恰巧,Numpy直方图方法就可以做到这点,不仅仅如此,它也是后面将要提到matplotlib和pandas使用基础。 举个例子,来看一组从拉普拉斯分布上提取出来浮点型样本数据。...pandas.DataFrame.histogram() 用法与Series是一样,但生成是对DataFrame数据每一列直方图。...在Pandas其它工具 除了绘图工具外,pandas也提供了一个方便.value_counts() 方法,用来计算一个非空值直方图,并将之转变成一个pandasseries结构,示例如下: >

    2K10

    Python绘制hist直方图使用手册

    频数分布直方图:在统计数据时,按照频数分布表,在平面直角坐标系,横轴标出每个组端点,纵轴表示频数,每个矩形高代表对应频数。...频率分布直方图:在统计数据时,按照频数分布表,在平面直角坐标系,横轴标出每个组端点,纵轴表示频率除以组距值,每个矩形高代表频率和组距商。 频数:落在各组样本数据个数。...若为元组,则range用于剔除原始数据较小和较大离群值,给出绘制直方图全局范围。若为None,则不剔除。 若bins取值为数组序列,则range无效。 density:布尔值,默认为False。...若为True,则绘制频率分布直方图,若为False,则绘制频数分布直方图。 weights:与x形状相同权重数组。将x每个元素乘以对应权重值再计数。...这个参数可用于绘制已合并数据直方图。 cumulative:布尔值,默认为False。

    3.8K11

    数据可视化(15)-Seaborn系列 | 双变量关系图jointplot()

    双变量关系图 在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。...(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) data: DataFrame kind:{"scatter"| "reg"| "resid"| "kde"| "hex"} 作用:指定要绘制类型...)高度比率 space:数字 作用:指定主轴与边缘轴之间空间 dropna : bool 作用:如果为True,则删除x和y缺少观测值 案例教程 import numpy as np import...") """ 案例1: 绘制散点图,边缘为直方图:联合直方图 """ sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) plt.show() [ydqmhll1jl.png...np.random.seed(0) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3: 使用六边形点代替联合直方图圆形散点 """ sns.jointplot

    5.5K00

    你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

    之前咱们介绍过Pandas可视化图表绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》,不过它是依托于matplotlib,因此无法进行交互。...( figsize=(800, 450), # 图宽度和高度 y="苹果", # y值,这里选择是df数据苹果列 title="苹果", # 标题 xlabel...,它们是: plot_data_points:添加绘制线上数据点 plot_data_points_size:设置数据大小 标记:定义点类型*(默认值:circle)*,可能值有:“circle...直方图绘制直方图时,有不少参数可供选择: bins:确定用于直方图 bin,如果 bins 是 int,则它定义给定范围内等宽 bin 数量(默认为 10),如果 bins 是一个序列,它定义了...: weights:DataFrame 一列,用作 histogramm 聚合权重(另请参见numpy.histogram) normed:如果为 True,则直方图值被归一化为 1(直方图值之和

    3.7K30

    数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

    直方图 seaborn.distplot() 直方图,质量估计图,核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图,也可以绘制直方图和核密度估计图合成图 通过设置默认情况下,是绘制合成图,设置情况图下...,如果设置name属性,则该名称将用于标记数据轴; 以下是可选参数: bins: matplotlib hist()参数 或者 None 作用:指定直方图规格,若为None,则使用Freedman-Diaconis...规则, 该规则对数据离群值不太敏感,可能更适用于重尾分布数据。...numpy as np sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) # 使用pandas来设置x 轴标签 和y 轴标签 x =...as np sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) """ 案例5:绘制水平直方图 (即在垂直轴上绘制分布) """ sns.distplot

    15K01

    30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

    数据如下所示: import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv") print(df.shape...df2 = df.query('80000 < Balance < 100000') # 让我们通过绘制平衡列直方图来确认结果。...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据值。...df['Geography'].replace({0:'B1',1:'B2'}) 25.绘制直方图 pandas 不是一个数据可视化库,但它使得创建基本绘图变得非常简单。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多小数点。

    9.3K60

    十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

    文章目录: 一.Matplotlib可视化分析 1.绘制曲线图 2.绘制散点图 3.绘制柱状图 4.绘制饼图 5.绘制3D图形 二.Pandas读取文件可视化分析 1.绘制折线对比图 2.绘制柱状图和直方图...一.Matplotlib可视化分析 基础用法参考前文: [Python从零到壹] 十一.数据分析之NumpyPandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解 1.绘制曲线图 首先简单地绘制三条直线...---- 2.绘制柱状图和直方图 下面针对贵阳商品房房价数据集进行柱状图绘制,调用Pandas提供plot()函数。...直方图是用来描述等距数据或等比数据,直观上,直方图矩形之间是衔接在一起,表示数据数学关系;柱形图则留有空隙,表示仅作为两个或多个不同类,而不具有数学相关性质。...下面这段代码是绘制随机产生1000个点直方图

    2.5K30

    想要使用Python进行数据分析,应该使用那些工具

    PandasNumPy是Python用于数据科学核心库,pandas提供数据框架,而NumPy则提供了广泛数值计算操作。...Matplotlib和SeabornMatplotlib是一个Python 2D绘图库,可以用于创建各种图形,线图、散点图、多边形、条形图、直方图、图像等。...=1, ncols=2, figsize=(10, 5))# 在第1个坐标轴绘制一个直方图sns.histplot(data, x='age', kde=True, ax=axes[0])# 在第2个坐标轴绘制一个散点图...在第一个图表,我们使用Seabornhistplot()函数绘制了一个直方图,展示年龄分布情况。...在第二个图表,我们使用Seabornscatterplot()函数绘制了一个散点图,展示年龄与收入之间关系。我们使用不同颜色来表示不同性别。2.

    20710
    领券