我用groupby进行了一次值计算，下面是代码。所有的数据4都是一个 Dataframe 。
typecount = all_data4.groupby("Index_Date")['UPLOAD_TYPE'].value_counts()
typecount如下所示。如何以x轴为日期进行打印，并为每个日期打印两个按上载类型分组的条形图？
taor4pac1#
从你的观点出发。。。首先，您可以重置索引：
typecount.reset_index(inplace=True)
然后，将新索引列拆分为两列：
new_df =pd.DataFrame(typecount["index"].to_list(), columns=['Index_Date', 'UPLOAD_TYPE'])
然后可以在堆叠模式下绘制数据：
# importing package import matplotlib.pyplot as plt # plot bars in stack manner plt.bar(new_df['Index_Date'], new_df[new_df['UPLOAD_TYPE']=='Actual'], color='r') plt.bar(new_df['Index_Date'] , new_df[new_df['UPLOAD_TYPE']=='Pro'] , color='b') plt.show()
1条答案
按热度按时间taor4pac1#
从你的观点出发。。。首先，您可以重置索引：
然后，将新索引列拆分为两列：
然后可以在堆叠模式下绘制数据：