pandas正太分布图

在Python的数据分析库Pandas中，绘制正态分布图（也称为高斯分布图）通常用于可视化数据的分布情况，特别是在统计学中，正态分布是非常常见的一种假设。Pandas本身并不直接提供绘制正态分布图的功能，但你可以借助其他如Matplotlib或Seaborn库来完成这个任务。

如果你想要用Pandas配合matplotlib来展示数据的正态分布，你可以按照以下步骤操作：

1. **加载数据和库**:

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   from scipy.stats import norm

2. **生成随机数据**:

   data = pd.Series(norm.rvs(size=1000)) # 使用norm.rvs()函数生成正态分布的数据

3. **绘制正态分布图**:

   fig, ax = plt.subplots()
   ax.hist(data, bins='auto', density=True) # 'density=True' 让直方图变为累积频率，便于比较正态曲线
   mu, sigma = norm.fit(data) # 获取数据的平均值（μ）和标准差（σ）
   x = np.linspace(min(data), max(data), 100)
   y = norm.pdf(x, mu, sigma) # 正态分布概率密度函数
   ax.plot(x, y, 'r-', linewidth=2, label='Fit results') # 绘制正态曲线
   ax.legend()
   plt.title('Histogram with Normal Distribution')
   plt.show()