使用DataFrame.Hist时Jupyter Notebook挂起？

在使用DataFrame.hist()函数时，Jupyter Notebook挂起可能是由于数据量过大导致的。DataFrame.hist()函数用于绘制DataFrame中各列的直方图，当数据量较大时，绘制直方图可能会占用大量的内存和计算资源，导致Jupyter Notebook无响应或挂起。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 数据采样：对于大规模的数据集，可以考虑对数据进行采样，只选择部分数据进行绘图。可以使用DataFrame.sample()函数从数据集中随机选择一部分样本进行绘图，以减少计算量和内存占用。
2. 分批绘图：将数据集分成多个较小的批次，分批进行绘图。可以使用循环遍历数据集的不同部分，每次只绘制一部分数据的直方图，然后将结果合并或展示在一张图中。
3. 使用其他绘图工具：如果DataFrame.hist()函数仍然导致Jupyter Notebook挂起，可以考虑使用其他绘图工具，如Matplotlib、Seaborn等。这些工具提供了更多的绘图选项和灵活性，可以更好地处理大规模数据集的绘图需求。
4. 优化计算资源：如果Jupyter Notebook在绘制直方图时频繁挂起，可以尝试优化计算资源的配置。增加计算机的内存容量、使用更高性能的处理器或使用GPU加速等方法，可以提升计算效率，减少挂起的可能性。

总结起来，当使用DataFrame.hist()函数时，如果Jupyter Notebook挂起，可以尝试采样数据、分批绘图、使用其他绘图工具或优化计算资源等方法来解决问题。具体的解决方案需要根据实际情况和数据集的大小来确定。