如果知道产品重量的下限和上限，如何绘制频率分布？

Question

我有一堆数据，其中有带盖和不带盖的不同产品的重量。

地点	产品	生产日期	不含盖子重量	带盖重量
美国	食物	2024/04/20	3	5
美国	食物	2024/04/14	72	79
美国	食物	2024/04/20	79	84
美国	食物	2024/04/19	82	86
美国	饮料	2024/04/20	69	76
美国	饮料	2024/04/14	8	13
美国	饮料	2024/04/17	51	56
美国	饮料	2024年4月15日	4	6
澳大利亚	食物	2024/04/19	13	14
澳大利亚	食物	2024/04/18	8	17
澳大利亚	食物	2024/04/21	89	97
澳大利亚	食物	2024/04/19	5	13
澳大利亚	文具	2024/04/20	63	67
澳大利亚	文具	2024/04/19	74	76
澳大利亚	文具	2024/04/20	72	80
澳大利亚	文具	2024/04/12	32	34

我想要绘制的是权重的频率分布。在 x 轴上，我的权重范围为 0 到 100，y 轴是我的频率分布。例如，如果我有一个产品，其带产品和不带产品的重量分别为 72 和 79，则对于 x 轴上 72 和 79 之间的所有重量，y 轴应为 1。

我希望我可以用类似于下面的数据绘制图表。

重量	分布
80	2
81	1
82	2
83	2
84	2
85	1
86	1
87
88
89	1
90	1

任何帮助将不胜感激。谢谢。

Answer 1

当存在间隙且样本数据量较小时，Power BI 中的频率分布并不那么容易。也许您可以采用第三方方式，使用 R 或 Python 脚本为任何特定产品过滤器绘制密度分布（左侧图）或直方图（右侧图）？当选择特定产品过滤器时，图表将被重新计算。

这是我的最终结果：

设置：

使用 R 视觉对象，您需要包含要用于计算的值。在本例中，我添加了“带盖子的重量”和“不带盖子的重量”列。 然后，您需要创建将在 R 中输出绘图的 R 代码（然后在 Power BI 中显示）。我使用了以下代码：

# The following code to create a dataframe and remove duplicated rows is always executed and acts as a preamble for your script: 

# dataset <- data.frame(Weight with lid, Weight without lid)
# dataset <- unique(dataset)

# Paste or type your script code here:
dataset <- unlist(dataset, use.names=FALSE)
plot(density(dataset)) # OR use histogram(dataset)

• unlist函数将数据帧展平为单个向量，从而可以轻松计算密度图或直方图。
• plot(密度(数据集))线根据R算法绘制数据的密度分布。在我看来，默认输出相当难看，但它可以自定义，或者您可以使用 ggplot2 等第三方包（再次阅读有关如何在 Power BI 中使用它的文档）。

同时，它也符合您拥有动态X轴的要求，但这也是R内部可定制的。