如何使用数据框中的特定行和列在 Panda Python 中创建直方图答案

【问题标题】：How to create Histograms in Panda Python Using Specific Rows and Columns in Data Frame如何使用数据框中的特定行和列在 Panda Python 中创建直方图
【发布时间】：2017-04-04 07:00:18
【问题描述】：

我在图片中有以下数据框，我想制作一个绘制直方图来显示世界上所有国家在任何给定年份（例如 2010 年）的分布。

以下是我清理以下代码后生成的代码表：

dataSheet = pd.read_excel("http://api.worldbank.org/v2/en/indicator/EN.ATM.CO2E.PC?downloadformat=excel",sheetname="Data")
dataSheet = dataSheet.transpose()
dataSheet = dataSheet.drop(dataSheet.columns[[0,1]], axis=1) ;
dataSheet = dataSheet.drop(['World Development Indicators', 'Unnamed: 2','Unnamed: 3'])

【问题讨论】：

标签： python pandas histogram data-science

【解决方案1】：

为了绘制任何给定年份（例如 2010 年）的所有国家/地区的直方图，我会执行以下操作。在你的代码之后：

dataSheet = pd.read_excel("http://api.worldbank.org/v2/en/indicator/EN.ATM.CO2E.PC?    downloadformat=excel",sheetname="Data")
dataSheet = dataSheet.transpose()
dataSheet = dataSheet.drop(dataSheet.columns[[0,1]], axis=1)
dataSheet = dataSheet.drop(['World Development Indicators', 'Unnamed: 2','Unnamed: 3'])

我将通过将实际的国家/地区名称分配为列名称来重新组织列名称：

dataSheet.columns = dataSheet.iloc[1] # here I'm assigning the column names
dataSheet = dataSheet.reindex(dataSheet.index.drop('Data Source')) # here I'm re-indexing and getting rid of the duplicate row

然后我会再次转置数据框（为了安全起见，我将它分配给一个新变量）：

df = dataSheet.transpose()

然后我会像以前一样分配新的列名，所以我们得到了一个不错的数据框（尽管仍然不是最佳的），以国家名称作为索引。

df.columns = df.iloc[0]
df = df.reindex(df.index.drop('Country Name'))

现在您终于可以绘制直方图了，例如2010 年：

import matplotlib.pyplot as plt
df[2010].plot(kind='bar', figsize=[30,10])

【讨论】：