Python 使用 Pandas 和 Matplotlib 分析专家打分数据并生成直方图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 读取CSV文件

df = pd.read_csv('专家打分.csv', encoding='gbk')
# 你的数据
clusters = {
    'Cluster 0': [12, 15, 17, 24, 30, 35, 38, 40, 41, 43, 44, 47, 53, 54, 62, 63, 69, 70, 71, 72, 76, 78, 79, 80, 83, 84, 87, 89, 97],
    'Cluster 1': [11, 13, 16, 18, 19, 22, 26, 34, 57, 61, 67, 73, 74, 85, 86, 91, 94, 96],
    'Cluster 2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 14, 20, 21, 23, 25, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 36, 37, 39, 42, 45, 46, 48, 49, 50, 51, 52, 55, 56, 58, 59, 60, 64, 65, 66, 68, 75, 77, 81, 82, 88, 90, 92, 93, 95]
}

# 对每个类别随机选择8个数，并进行统计
for cluster, data in clusters.items():
    random_sample = random.sample(data, 2)
    # 选择对应专家序号的行
    selected_rows = df[df['专家序号'].isin(random_sample)]
    selected_rows = df
    # 对每个选中的专家，绘制其所有列的直方图
    for i, row in selected_rows.iterrows():
        fig, ax = plt.subplots()
        row[1:].dropna().astype(float).hist(ax=ax)  # 从第一列开始，去掉空值，转换为浮点数
        ax.set_title(f'Expert {row['专家序号']} in {cluster}')
        plt.xlabel('Score')
        plt.ylabel('Frequency')
        plt.savefig(f'Expert_{row['专家序号']}_in_{cluster}.png')
        plt.close(fig)

在这个代码中，添加了plt.savefig()方法来保存图片，图片的文件名根据专家序号和类别进行命名。每次循环结束后，使用plt.close(fig)关闭当前图形，以便下一个循环开始时创建新的图形。