条件ごとにヒストグラムを出力

0の値だけ出力

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSVファイルを読み込む
csv_file_path = 'hairetu.csv'  # 自分のファイルパスに置き換えてください
data = pd.read_csv(csv_file_path)

# 3列目が0の行を抽出
zero_values_rows = data[data.iloc[:, 2] == 0]

# 抽出した行の6列目の値を取得
zero_values_for_histogram = zero_values_rows.iloc[:, 5]

# ヒストグラムをプロット
plt.hist(zero_values_for_histogram, bins=10, edgecolor='black')  # ビン数やエッジカラーは適宜調整可能
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of 6th Column for Rows with 3rd Column = 0')
plt.show()

1の値を出力

# 3列目が8の行を抽出
one_values_rows = data[data.iloc[:, 2] == 1]

# 抽出した行の6列目の値を取得
one_values_for_histogram = one_values_rows.iloc[:, 5]

# ヒストグラムをプロット
plt.hist(one_values_for_histogram, bins=10, edgecolor='black')  # ビン数やエッジカラーは適宜調整可能
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of 6th Column for Rows with 3rd Column = 0')
plt.show()

二つの値を取得して重ねる

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムをプロット
plt.hist(zero_values_for_histogram, bins=10, alpha=0.5, label='Column 3 = 0', edgecolor='black')
plt.hist(one_values_for_histogram, bins=10, alpha=0.5, label='Column 3 = 1', edgecolor='black')

# ラベルやタイトルの設定
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Values from Selected Rows')
plt.legend(loc='upper right')

# プロットを表示
plt.show()

# プロットを保存
plt.savefig('histogram.png')