

pythonにおいて複数のcsvデータをヒストグラムにしたいと考えております。  
以下のスクリプトは１つのcsvファイルのデータをヒストグラムにする為のものになります。

[code]

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    df = pd.read_csv("default_list_1.csv")
    
    df = df['detime']
    df.hist()
    
    # タイトル追加
    plt.title('detime_count')
    
    # x軸にscore、y軸にfreq
    plt.xlabel('detime')
    plt.ylabel('count')
    plt.show()
    
[/code]

このヒストグラムに複数のcsvファイルのデータを積み重ねていくにはどのようにスクリプトを変更したらよいでしょうか。  
尚、default_list_〇.csvはdefault_list_1.csv～default_list_1000.csvまであります。  
このデータを全て一つのヒストグラムで表したいと考えております。

初歩的な内容で申し訳ございませんが、よろしくお願いいたします。


CC BY-SA 4.0
2019-10-22T10:32:56.587
59874
2019-10-23T03:32:19.400
36304
question
python
pythonにおけるヒストグラムの作成について

[code]

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    df = pd.concat(
        [pd.read_csv("default_list_{}.csv".format(i+1)) for i in range(1000)])
    df = df['detime']
    df.hist()
    plt.title('detime_count')
    plt.xlabel('detime')
    plt.ylabel('count')
    plt.show()
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2019-10-22T12:19:34.590
59878
2019-10-22T12:19:34.590
59874
answer


データファイル毎に柱を立てたい場合のコード例です。  
※1000個も並べたら何が何だかわからなくなりそうです。

【コード例】

[code]

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    df1 = pd.read_csv("S:\\work\\w041_python\\default_list_1.csv")
    df2 = pd.read_csv("S:\\work\\w041_python\\default_list_2.csv")
    
    df1 = df1['detime']
    df2 = df2['detime']
    #df.hist()
    
    labels = ['list_1', 'list_2']
    plt.hist([df1,df2], label=labels)
    plt.legend()
    # タイトル追加
    plt.title('detime_count')
    
    # x軸にscore、y軸にfreq
    plt.xlabel('detime')
    plt.ylabel('count')
    plt.show()
    
[/code]

  * コードの例は`default_list_1.csv`と`default_list_2.csv`の例です。
  * read_csvに渡しているファイルのパス名は適当に読み替えてください。

【default_list_1.csv】

[code]

    detime
    1
    2
    3
    3
    
[/code]

【default_list_2.csv】

[code]

    detime
    1
    2
    2
    1
    2
    
[/code]

【出力結果】  
[![出力結果](https://i.stack.imgur.com/Bj7rO.png)](https://i.stack.imgur.com/Bj7rO.png)


CC BY-SA 4.0
2019-10-23T03:32:19.400
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answer