如何组合两个直方图python

Question

male[['Gender','Age']].plot(kind='hist', x='Gender', y='Age', bins=50)
female[['Gender','Age']].plot(kind='hist', x='Gender', y='Age', bins=50)

基本上，我使用文件中的数据根据​​性别和年龄创建两个直方图。 从一开始我就按性别将数据分开到最初的情节。 现在我很难将两个直方图放在一起。

Answer 1

如评论中所述，您可以使用matplotlib来执行此任务。 我还没弄明白如何使用Pandas tho绘制两个直方图（想看看人们是如何做到的）。

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# example data
age = [random.randint(20, 40) for _ in range(100)]
sex = [random.choice(['M', 'F']) for _ in range(100)]

# just give a list of age of male/female and corresponding color here
plt.hist([[a for a, s in zip(age, sex) if s=='M'], 
          [a for a, s in zip(age, sex) if s=='F']], 
         color=['b','r'], alpha=0.5, bins=10)
plt.show()

Answer 2

考虑将数据帧转换为两列numpy矩阵，因为matplotlib的hist使用此结构而不是两个不同长度的pandas数据帧和非数字列。 Pandas的join用于绑定两个列， MaleAge和FemaleAge 。

此处， 性别指标将被删除并根据列顺序手动标记。

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

...
# RESET INDEX AND RENAME COLUMN AFTER SUBSETTING
male = df2[df2['Gender'] == "M"].reset_index(drop=True).rename(columns={'Age':'MaleAge'})
female = df2[df2['Gender'] == "F"].reset_index(drop=True).rename(columns={'Age':'FemaleAge'})

# OUTER JOIN TO ACHIEVE SAME LENGTH
gendermat = np.array(male[['MaleAge']].join(female[['FemaleAge']], how='outer'))

plt.hist(gendermat, bins=50, label=['male', 'female'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
plt.clf()
plt.close()