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。

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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()

这段代码是关于数据分析和可视化的。首先定义了一个字典，包含了学生的姓名、性别和出生年份等信息，然后将其转化为 Pandas 的 DataFrame。接着使用了 value_counts() 方法统计了 DataFrame 中每个性别的人数，并使用 plot() 方法绘制了柱状图和水平柱状图。然后又生成了一个随机的 DataFrame，并使用 plot() 方法绘制了水平柱状图，并加上了一些标签和标题。最后使用了 numpy 生成了一组随机数据，使用 hist() 方法绘制了直方图。

counts = pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts() # 绘制饼图 counts.plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))在绘制饼图时，为什么可以将统计结果直接传入plot函数

这是因为pandas的value_counts()函数返回的是一个Series对象，该对象已经包含了每个区间内元素出现的次数，因此可以直接将其传入plot函数进行绘图。在绘制饼图时，plot函数会自动将各个区间内元素出现的次数转换为所占的百分比，并绘制饼图。这种方法可以减少代码的复杂度，使得代码更加简洁易读。需要注意的是，如果使用其他绘图方式绘制频数分布图，可能需要先将value_counts()函数返回的Series对象转换为DataFrame对象，再进行绘图。