python dataframe 求一组数据的累积密度，并画图

在Python的pandas库中，你可以使用`cumfreq()`函数计算DataFrame中数据的累积频率，然后结合matplotlib库来绘制累积密度曲线（CDF）。这里是一个简单的步骤：

首先，你需要导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

假设你有一个名为df的数据框，其中包含需要分析的一列数据：

# 示例数据
data = [random.sample(range(10), 100) for _ in range(10)]  # 生成一些随机数据
df = pd.DataFrame({'column': data})

接下来，计算累积频率并存储在一个新列中：

df['cumulative_density'] = df['column'].value_counts(normalize=True).cumsum()

最后，创建累积密度曲线图：

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df['column'], df['cumulative_density'], label='Cumulative Density')
plt.xlabel('Data Values')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
plt.title('Cumulative Density Function (CDF)')
plt.legend()
plt.show()

这将展示出该数据列的累积密度分布。