【问题标题】：Plotting pre aggregated data in python在 python 中绘制预聚合数据
【发布时间】：2019-04-09 05:19:25
【问题描述】：

我有一个预聚合元组列表：

[{'target_y_n': 0, 'value': 0.5, 'count':1000},{'target_y_n': 1, 'value': 1, 'count':10000}, ...]

如何在不将聚合表示重新扩展到每个值的 k 副本的情况下可视化分布 (https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.html) 或获取频率图，但仍尽可能从现有工具（如 distplot, countplot）中重复使用?

编辑

在 R 中 http://www.amitsharma.in/post/cumulative-distribution-plots-for-frequency-data-in-r/ 看起来很有希望

【问题讨论】：

标签： python plot seaborn distribution

【解决方案1】：

基于 R 源代码，这是 python 中可能的答案

df = pd.DataFrame([{'target_y_n': 0, 'value': 0.5, 'count':1000}, {'target_y_n': 0, 'value': 0.4, 'count':100},{'target_y_n': 1, 'value': 1, 'count':10000}, {'target_y_n': 1, 'value': 2, 'count':1000}])
df = df.sort_values(['target_y_n', 'value'])
display(df)

df['count_cum'] = df.groupby(['target_y_n'])['count'].cumsum()
display(df)

sns.lineplot(x='value',y='count_cum', drawstyle='steps-pre', data= df, hue='target_y_n')

【讨论】：