垃圾箱的直方圖

Question

我有一個數據幀，看起來像這樣：

 legal value 
0 1  3 
1 1  7 
2 0  10 
3 1  12 
4 1  4 
5 1  17 
6 0  21 
7 1  19 
8 1  3 
9 0  18 
10 1  17 
11 1  17 
12 0  11 
13 1  23 

，我想只有合法值分成6個箱間隔的直方圖。該區間的樣子：

[0-6], [6-9], [9-12], [12-16], [16-20], [20-24] 

收集的數據則是這樣的：

bin frequency values 
0-6 3   3, 4, 3 
6-9 1   7 
9-12 1   12 
12-16 1   12 
16-20 4   17, 17, 19, 17 
20-24 1   23 

我試圖創建的CX軸箱體區間的直方圖，以及在該頻率在y軸上的有效值爲。基本上試圖創建一個像這樣的直方圖example。

到目前爲止，我已經寫了這個：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from collections import defaultdict 

bins = ['0-6', '6-9', '9-12', '12-16', '16-20', '20-24'] 
df = pd.read_csv('data.csv', encoding = 'ISO-8859-1') 

d = defaultdict(int) 
for legal, value in zip(df['legal'], df['value']): 
    if (legal == 1): 
     if (0 <= value <= 6): 
      d[bins[0]] += 1 

正試圖組字典的垃圾箱，但這似乎過於複雜和它們必須是使用pandas庫更好的辦法。

我該如何使用pandas.Dataframe.groupby之類的東西來按照各自的頻率分組，然後使用matplotlib.pyplot將這些值繪製在直方圖上？

Answer 1

不需要做任何分組，數據框只能通過「合法」列值進行過濾。

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 

legal= [1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1] 
value = [3,7,10,12,4,17,21,19,3,18,17,17,11,23] 
df = pd.DataFrame({"legal":legal, "value":value}) 

df2 = df[df["legal"] == 1] 

bins = [0,6,9,12,16,20,24] 
plt.hist(df2["value"], bins=bins, edgecolor="k") 
plt.xticks(bins) 

plt.show()