プロット：単一の大きな列とその頻度

Question

私は初心者の質問と間違いのために、あいにくPythonには新しいです。

私はそれを自分で見つけようとしましたが、基本情報の一部が失われているように感じます。

目的は、この情報を棒グラフでプロットすることです。

私はpandasデータフレーム、43169行×1列から列を分離しました。例：

user_lifetime 
0 947.000000 
1 951.000000 
2 523.000000 
3 741.000000 
4 840.000000 
5 563.000000 

これをプロットするには、それぞれ固有の値の頻度を取得する必要がありますか？

lifetime=df.apply(lambda x: x.value_counts(dropna=False)). 

それは私が目指していたものと思われるが、私がプロットするために使用することができ、テーブルとは思われないこと

   user_lifetime 
15947.000000 4677 
15916.000000 1951 
2017.000000  1917 
2016.000000  1131 
2014.000000  445 

のようなテーブルを生成します。 はこれを見つけました。

私が逃したものについての提案はありますか？ 講義でこれらの例を使用したので、パッケージの最優先順位はggplotです。あなたはしかし、バーのトンで終わるかもしれないチェーンpd.Series.value_countsとplot(kind='bar')（またはplot.bar()、バージョン0.17.1の新機能と完全に同等）

df['user_lifetime'].value_counts().plot(kind='bar') 

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に必要

Answer 1

...たぶんヒストグラムを探していますが、各値はビンになりますか？ DataFrame.histが必要です。私はいくつかのランダムなデータを使用している場合

：私は上記を使用した場合

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,1000,(40000,1)), columns=['user_lifetime']) 

私はあまりにも多くのバーを持っているでしょう。だから私は、ヒストグラムをしたい20個のビンと言うと：

df.user_lifetime.hist(bins=20)