df.counts.plot(kind = 'hist',bins =30 ,normed =True)

这段代码使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象的 counts 列绘制一个直方图。其中参数 kind 指定绘制直方图，bins 指定直方图的柱子数量，normed 指定是否将直方图归一化。具体解释如下：

- df.counts：DataFrame 对象中的 counts 列。
- plot：绘图函数。
- kind = 'hist'：绘制直方图。
- bins = 30：设置直方图的柱子数量为 30。
- normed = True：将直方图归一化，使其面积为 1。这样就可以将不同数据分布的直方图进行比较，因为它们的面积相等。

绘制完直方图后，可以使用其他函数对其进行美化和修改，如添加标题、标签、调整颜色等。

相关问题

Series.value_counts(normalize = True,dropna = False)方法。

Series.value_counts(normalize=True, dropna=False)是一个 Pandas 库中的方法，用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数，并返回一个新的 Series，其中包含每个唯一值的计数和其在原始 Series 中的比例。

参数 normalize 设置为 True，表示返回的计数结果将被规范化，即转换为百分比形式。参数 dropna 设置为 False，表示返回结果中将包含 NaN 值的计数。

例如，假设有一个名为 s 的 Series 包含以下值：

s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, np.nan])

则通过调用 s.value_counts(normalize=True, dropna=False)，将会得到以下结果：

3.0    42.857143
2.0    28.571429
1.0    14.285714
NaN    14.285714
dtype: float64

其中，每个唯一值的计数和其占比分别为：3.0（3 次，占比 42.86%）、2.0（2 次，占比 28.57%）、1.0（1 次，占比 14.29%）和 NaN（1 次，占比 14.29%）。

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()它的错误怎样修改

这段代码没有明显的语法错误，但是有几个问题需要注意：

1. 在绘制 `df` 的水平柱状图时，使用了 `s` 而不是 `df`，应该将 `s` 修改为 `df`。

2. 在绘制直方图时，应该使用 `wy` 而不是 `s`，因为 `s` 没有被定义过。

所以修改后的代码如下：

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

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]}
data = pd.DataFrame(stu)

print(data['sex'].value_counts())

data['sex'].value_counts().plot(kind='bar', rot=30)
plt.show()

data['sex'].value_counts().plot(kind='barh', rot=30)
plt.show()

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)), index={'one', 'two', 'three'}, columns=['I1', 'I2', 'I3'])
df.plot(kind='barh')
plt.xlabel('Values(m)')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Plot Example')
plt.show()

wy = pd.Series(np.random.normal(size=80))
wy.hist(bins=15, grid=False)
plt.show()

希望对您有帮助。