<jupyter_start><jupyter_text>Histograms 도수분포표 vs 히스토그램* 도수분포표 : 특정 구간에 속하는 자료의 개수를 표현* 히스토그램 : 도수분표포를 시각화하여 막대그래프로 표현한것, bar plot과는 다름 막대그래프 vs 히스토그램 (bar plot vs hist plot)* bar plot : 표현값에 비례하여 높이와 길이를 지닌 직사각형 막대로 범주형 데이터를 표현하는 차트나 그래프, 합계, 평균등의 수치를 시각화* his plot : 구간별 빈도수 표현 히스토그램 vs 정규분포 (hist plot vs density plot)* hist plot : 구간별 빈도수* density plot : 확률 밀도 함수 - 확률 변수의 밀도를 표현<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

%matplotlib inline

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df4 = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000) + 1, 
                    'b': np.random.randn(1000), 
                    'c': np.random.randn(1000)-1}, columns=['a','b','c'])
df4
df4.plot.hist(alpha=0.5) # alpha = 투명도
df4.plot.hist(stacked=True, bins=100) # bin : '통에다 담는다'는의미
df4['a'].plot.hist(orientation='horizontal', cumulative=True) # cumulative 누적
df4['a'].diff().hist()
df4['a_diff'] = df4['a'].diff()
df4['a_shift'] = df4['a'].shift(1)
df4['a_minus'] = df4['a'] - df4['a_shift']
df4[['a', 'a_shift', 'a_minus', 'a_diff']]
df4[['a','b','c']].diff().hist(color='k', alpha=0.5, bins=50)
data = pd.Series(np.random.randn(1000))
data.hist(by=np.random.randint(0, 4, 1000), figsize=(6,4))
data = pd.DataFrame({'a' : np.random.rand(1000),
                    'b' : np.random.randint(0, 4, 1000)})
data
data['a'].hist(by=data['b'], figsize=(6,4))<jupyter_output><empty_output>
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