将直方图从Python导出到Excel
我是相当新的编码，我需要一些帮助，出口数据或只是打印在Python shell。 代码是：
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl data = pd.read_excel('/Users/user/Desktop/Data/Book1.xlsx') df = data.hist(bins=40) plt.xlim([0,1000]) plt.title('Data') plt.xlabel('Neuron') plt.ylabel('# of Spikes') plt.show() 因此，代码将数据合并为40个分档后，会生成一个直方图，范围为0到1558.5左右。 我试图做的是导出数据后binning，因为当我试着写：
writer = pd.ExcelWriter('/Users/user/Desktop/Data/output.xlsx') df1.to_excel(writer,'Sheet2') writer.save()
它保存的是原始数据，而不是应用了直方图的数据，并且已经应用了分箱。 另外，如果我可以在0到5，5到10等的范围内获得一些帮助，基本上它的读取间隔是5，一直到数据的末尾，所以它最终会停止在最后一点的数据，并将这些数据粘贴到一个bin中。 任何帮助表示赞赏，并不一定是特别pandas。 谢谢。 顺便说一下，我认为我所做的是从导入的数据中获得一个数据框，而且只是一个初学者，所以不太确定。
行df = data.hist(bins=40)实际上并不创build分箱数据的DataFrame。 ndarray结束了拿着一个包含matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot对象的numpy ndarray 。
保存分箱数据的一种方法是通过matplotlib的hist()创build直方图。 在read_excel行之后直接添加以下行：
import matplotlib.pyplot as plt counts, bins, bars = plt.hist(data.values, bins=40) df = pd.DataFrame({'bin_leftedge': bins[:-1], 'count': counts})
然后，如评论中所指出的那样，确保将df1.to_excel(writer,'Sheet2')更改为df.to_excel(writer,'Sheet2') 。
容器包含每个容器的边缘，所以容器数组将比counts数组多一个元素。 请记住，上面的代码将每个计数与该计数bin的左边相关联，并且不保存最右边的bin边。
可能有一个更好的或pandas习惯的方式来做到这一点，但希望以上满足您的需求。
编辑：整数箱宽度
您可以将bin边缘list作为bins=传递给data.hist()或plt.hist() 。 要创build从0开始并且包含数据的最大值的宽度为5的块，这应该工作：
counts, bins, patches = plt.hist(data.values, bins=range(0, max(data.values)+5, 5))
说明：Python的内置range(start, stop, step)只接受整数，并返回一个包含左端点（ start ）但排除正确端点（ stop ）的列表。 （在math符号中， range(start, stop, step)以半开区间[start, stop) range(start, stop, step)返回均匀隔开的整数。）上面行中的+5确保最后一个仓的右边在右侧结束的最大数据值。