垃圾箱的直方图

我有一个数据帧，看起来像这样：垃圾箱的直方图

 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个箱间隔的直方图。该区间的样子：

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

收集的数据则是这样的：

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

我试图创建的CX轴箱体区间的直方图，以及在该频率在y轴上的有效值为。基本上试图创建一个像这样的直方图example。

到目前为止，我已经写了这个：

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

正试图组字典的垃圾箱，但这似乎过于复杂和它们必须是使用pandas库更好的办法。

我该如何使用pandas.Dataframe.groupby之类的东西来按照各自的频率分组，然后使用matplotlib.pyplot将这些值绘制在直方图上？

来源

2017-04-01 RoadRunner

不需要做任何分组，数据框只能通过“合法”列值进行过滤。

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()

来源

2017-04-01 18:22:36 ImportanceOfBeingErnest

垃圾箱的直方图

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