我试图用Python获得一个堆叠和分组的水平条形图：
female_numbers_2015 = [20882, 31322, 52204, 52205, 31322, 20881]
female_numbers_2018 = [20882, 31322, 52204, 52205, 31322, 20881]
male_numbers_2015 = [11352, 17080, 28380, 28380, 17028, 11351]
male_numbers_2018 = [11454, 17181, 28636, 28634, 17181, 11454]
total_numbers_2015 = [306669]
total_numbers_2018 = [323356]
percent_males_2015 = [i /j * 100 for i,j in zip(male_numbers_2015, total_numbers_2015)]
percent_females_2015 = [i /j * 100 for i,j in zip(female_numbers_2015, total_numbers_2015)]
percent_males_2018 = [i /j * 100 for i,j in zip(male_numbers_2018, total_numbers_2018)]
percent_females_2018 = [i /j * 100 for i,j in zip(female_numbers_2018, total_numbers_2018)]
index = ['Poorest 10%', '10-25%', '25-50%', '50-75%', '75-90%', 'Richest 10%']
df = pd.DataFrame({'percent_females_2015': percent_females_2015,'percent_males_2015': percent_males_2015,
'percent_females_2018': percent_females_2018,'percent_males_2018': percent_males_2018}, index=index)
x = np.arange(len(index))
width = 0.35 # the width of the bars
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.barh(x = {male_numbers_2015, female_numbers_2015}, x - width/2, width, label='2015', stacked = True)
rects2 = ax.barh(x = {male_numbers_2018, female_numbers_2018}, x + width/2, width, label='2018', stacked = True)
plt.show()在这里，我想按index变量对条形图进行分组，例如，Poorest 10%类别将有两个条形图与该标签关联：2015年和2018年的数据。在每个条形图中，我需要叠加男性和女性的数据，例如，在最贫困的10%类别中：2015年的标准将包括2015年构成这一类别的女性百分比和2015年男性百分比。
非常感谢您的帮助！
1条答案
按热度按时间fcg9iug31#
你的代码中有一些错误，逻辑也需要做一些修改。首先，百分比计算需要做一些修改。下面是获取数据、列表和数据框的代码。注意，我已经修改了一些数据点，因为你的数据给出了男性与女性相同的百分比。
下一步是确保数据在数据框中以正确的顺序排列，以便Pandas图可以看到并构建正确的图。基本上，创建3个列表--年份、女性值和男性值各一个。然后，将它们添加到数据框中。调整数据框，使其具有您使用的索引（分组〈10%，...）和按性别/性别列，后面是年份（2015，2018）。
一旦数据准备好了，使用pandas/matplotlib barh plot绘制它。注意我没有使用stacked=True，而是绘制了女性+男性，然后只在顶部绘制男性，这样女性条在顶部，男性条在下面。我使用了Paired颜色，所以男性颜色应该是绿色阴影，而女性颜色应该是红色阴影。
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