pandas.DataFrame: .hist() vs .plot.hist() -Methoden

Question

Auf pandas.DataFrame in 0.19 gibt es zwei Methoden hist:

DataFrame.hist

DataFrame.plot.hist

Zuerst dachte ich, sie waren die das gleiche, aber tatsächlich nehmen sie unterschiedliche Argumente. Wird einer in einer zukünftigen Version veraltet sein, gibt es einen anderen Anwendungsfall für jeden oder wie lautet die Geschichte?

Answer 1

Ich habe keine definitive Antwort für Sie. Eine Sache, die ich bemerkte, ist, dass DataFrame.hist eine Liste von Achsenobjekten zurückgibt und DataFrame.plot.hist nur eins zurückgibt. Zum Beispiel:

# Making up data 
df = pd.DataFrame({'value1': np.random.normal(1, 1, 99), 
        'value2': [-1]*33 + [0]*33 + [1]*33}) 

df.hist() 

df.plot.hist() 

Answer 2

bei der Dokumentation der Suche, http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.DataFrame.plot.hist.html und http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.hist.html, sieht es aus wie plot.hist eine Funktion, die ein paar Histogramm spezifische Optionen nimmt aber dann übergibt alle anderen Schlüsselwort args plot(), während hist direkt eine große Anzahl von Keyword-args nimmt. Ich würde vermuten, dass dies in erster Linie eine einfachere, konsistentere API zu erstellen, dh, anstatt 15 verschiedene Funktionen, die jeweils eine große Anzahl von kwargs nehmen, nur auf die spezialisierten Argumente konzentrieren, während der Rest konsistent sind :

Neu in der Version 0.17.0: Jede Parzelle Art auf ein entsprechendes Verfahren hat die DataFrame.plot Accessor: df.plot (Art = 'line') äquivalent zu df.plot.line()

Zusätzlich n, die Handlung * Funktionen geben axes, die für die Verkettung und andere Dinge nützlich sein könnte.