pandas绘制每日数值分布直方图时分箱过宽如何解决

待处理的DataFrame结构如下，目标是绘制直方图查看每日数值分布，默认生成的直方图分箱过宽，无法清晰识别分布特征：

date        x1_count    x2_count    x3_count    x4_count    x5_count    x6_count
0   2022-04-01  1981        0           0           0           0           0
1   2022-04-02  1434        1202        1802        1202        1102        1902
2   2022-04-03  1768        1869        1869        1869        1969        1189
3   2022-04-04  1823        1310        1210        1110        1610        1710
...
29  2022-04-30  1833        1890        1810        1830        1834        1870

当前使用的代码：

df[['date','x1_count']].set_index(by='date').hist()

分箱过宽是因为hist()方法默认采用自动分箱策略，直接通过bins参数调整分箱规则即可，另外原代码中set_index的参数写法有误，该方法不需要传by参数，直接传入列名即可。

• 快速调整：直接指定分箱总数，传入整数即可，数值越大分箱粒度越细

# 示例设置20个分箱，可根据实际观察效果调整数值
df[['date','x1_count']].set_index('date').hist(bins=20, figsize=(10,6))

• 精准控制分箱：传入列表手动定义每个分箱的边界，适合需要固定统计区间的场景

import numpy as np
# 示例：以100为步长，划分0到2100的统计区间
custom_bins = np.arange(0, 2100, 100)
df[['date','x1_count']].set_index('date').hist(bins=custom_bins, figsize=(10,6))

如果需要同时查看所有count字段的分布，可以批量筛选列后直接绘图，方法会自动生成排布好的子图：

# 筛选所有以_count结尾的列
count_columns = [c for c in df.columns if c.endswith('_count')]
# 2行3列排布子图，每个字段15个分箱
df[count_columns].hist(bins=15, figsize=(12,8), layout=(2,3))

补充提示：如果要对比每日不同指标的数值差异，直方图不适合这类时序对比场景，建议换用折线图或分组柱状图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user11555536