免费教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）
发布时间：2021-06-04 20:45:51 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。 01 定量数据的分布分析 对于定量变量而言，选
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对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
01 定量数据的分布分析
对于定量变量而言，选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题，一般按照以下步骤进行：
第一步：求极差。
第二步：决定组距与组数。
第三步：决定分点。
第四步：列出频率分布表。
第五步：绘制频率分布直方图。
遵循的主要原则如下：
各组之间必须是相互排斥的。
各组必须将所有的数据包含在内。
各组的组宽最好相等。
下面结合具体实例来运用分布分析对定量数据进行特征分析。
表3-2是菜品“捞起生鱼片”在2014年第二个季度的销售数据，绘制销售量的频率分布表、频率分布图，对该定量数据做出相应的分析。
▲表3-2 “捞起生鱼片”的销售情况
1. 求极差
极差=最大值-最小值=3960-45=3915
2. 分组
这里根据业务数据的含义，可取组距为500，则组数如下所示。
组数=极差/组距=3915/500=7.83≈8
3. 决定分点
分布区间如表3-3所示。
▲表3-3 分布区间
4. 绘制频率分布直方表
根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。
其中，第1列将数据所在的范围分成若干组段，其中第1个组段要包括最小值，最后一个组段要包括最大值。习惯上将各组段设为左闭右开的半开区间，如第一个组段为[0,500)。
第2列组中值是各组段的代表值，由本组段的上限值和下限值相加除以2得到。
第3列和第4列分别为频数和频率。
第5列是累计频率，是否需要计算该列数值视情况而定。
▲表3-4 频率分布
5. 绘制频率分布直方图
若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。
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