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

时间: 2024-04-03 11:36:40 浏览: 15
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。
相关问题

帮我优化一下代码显得更简单并给上注释pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts().plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))

可以将代码优化为以下形式,并给出注释: ```python # 将时间差转换为秒数 df['payDelta'] = (df['payTime'] - df['createTime']).dt.total_seconds() # 按照一定的区间划分,并统计每个区间内的元素个数 bins = [0, 50, 100, 1000, 10000, 100000] counts = pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts() # 绘制饼图 counts.plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4)) ``` 这段代码的功能与之前相同,不同之处在于: - 使用了pandas提供的dt属性,将时间差转换为秒数,代码更加简洁。 - 将统计每个区间内的元素个数的操作独立出来,使得代码结构更加清晰。 - 在绘制饼图时,将统计结果直接传入plot函数,不再使用value_counts函数,代码更加简单。 注释中解释了每一步的具体操作,让代码更加易于理解。

pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts().plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))解释这段代码

这段代码的功能是将一个数据框df中的两列数据('payTime'和'createTime')的时间差计算出来,并将其转换为秒数,然后将这些秒数按照一定的区间划分(即bins),并统计每个区间内的元素个数。接着,使用pd.cut函数将df['payDelta']按照指定区间划分,并使用value_counts函数统计每个区间内元素出现的次数。最后,使用plot函数绘制一个饼图,其中kind='pie'表示绘制饼图,autopct='%d%%'表示在饼图上显示每个区间内元素所占的百分比,shadow=True表示添加阴影效果,figsize=(10, 4)表示设置饼图的大小为10*4英寸。这样就可以得到一个按时间差分区间的频数饼图。

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