用python编写，dataframe按 类型 分组， 计算 人均 最高 最低 均值，画成对比水平直方图

好的，您的问题已经被记录下来。以下是我的回答：

要按类型对DataFrame进行分组，并计算人均最高，最低和平均值，您可以使用Pandas库。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

2. 读取数据集并创建DataFrame对象：

df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 将DataFrame按类型进行分组：

grouped = df.groupby('type')

其中，'type'为您的数据集中用于分类的列名称。

4. 计算人均最高、最低和平均值：

result = grouped['salary'].agg(['max', 'min', 'mean'])
result['per_capita'] = result['mean'] / grouped['id'].nunique()

其中，'salary'为您的数据集中代表薪资的列名称，'id'为您的数据集中代表个人ID的列名称。

5. 将结果绘制成对比水平直方图：

result.plot(kind='barh', stacked=True)

此外，您也可以使用Matplotlib库来绘制直方图。

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python话直方图

Python可以使用Matplotlib和Pandas两个模块来绘制直方图。其中，Matplotlib是一个基础的绘图库，而Pandas则是一个数据分析库，可以方便地进行数据处理和可视化。下面是使用Matplotlib绘制直方图的基本步骤：

1. 导入Matplotlib库：import matplotlib.pyplot as plt
2. 准备数据：可以使用NumPy库生成随机数据，例如：data = np.random.normal(170, 10, 250)
3. 绘制直方图：plt.hist(data)
4. 显示图像：plt.show()

其中，np.random.normal()函数用于生成正态分布的随机数，第一个参数是均值，第二个参数是标准差，第三个参数是生成的随机数个数。plt.hist()函数用于绘制直方图，可以设置bins参数来控制直方图的柱子数量。最后使用plt.show()函数显示图像。

需要注意的是，绘制直方图时，数据应该是一维的，如果是二维的数据，可以使用Pandas库中的DataFrame来进行处理。同时，还可以对直方图进行更多的设置，例如设置柱子颜色、边框颜色、透明度等。

python怎么用excel表画正态分布

要使用Python绘制正态分布曲线并将其输出到Excel表格中，我们可以使用以下步骤：

1. 导入所需的库：

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

2. 生成正态分布的随机样本数据：

   mean = 0  # 均值
   std_dev = 1  # 标准差
   sample_size = 1000  # 样本大小

   np.random.seed(0)  # 设置随机种子，保证结果可复现
   data = np.random.normal(mean, std_dev, sample_size)

3. 绘制正态分布曲线：

   plt.figure(figsize=(10, 6))
   seaborn.histplot(data, kde=True)  # 绘制直方图和核密度估计曲线
   plt.xlabel('Value')
   plt.ylabel('Frequency')
   plt.title('Normal Distribution')
   plt.grid(True)
   plt.show()

4. 将绘制的图表输出到Excel表格中：

   df = pd.DataFrame({'Value': data})
   writer = pd.ExcelWriter('normal_distribution.xlsx', engine='xlsxwriter')
   df.to_excel(writer, sheet_name='Distribution', index=False)

   workbook = writer.book
   worksheet = writer.sheets['Distribution']
   chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
   chart.add_series({
       'categories': ['Distribution', 0, 0, sample_size, 0],
       'values': ['Distribution', 0, 1, sample_size, 1],
   })
   chart.set_title({'name': 'Normal Distribution'})
   chart.set_x_axis({'name': 'Value'})
   chart.set_y_axis({'name': 'Frequency'})
   worksheet.insert_chart('D2', chart)
   
   writer.save()

上述代码将生成一个包含正态分布样本数据的Excel表格，并在'Distribution'工作表上绘制直方图和核密度估计曲线。在'Distribution'工作表中，将生成的图表插入到单元格'D2'中。最终的Excel文件名为'normal_distribution.xlsx'。

希望以上回答能对您有所帮助。