在 python 中绘制预聚合数据

Question

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为每个值的 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，但仍然尽可能多地重复使用distplot, countplot?

等现有工具

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

Answer 1

根据 R 源，这是 python

中的可能答案

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')

在 python 中绘制预聚合数据

Plotting pre aggregated data in python

python

plot

distribution

seaborn

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