• 使用.stack()或.melt将 Dataframe 从宽格式转换为长格式，如下所示。

导入和示例数据

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

# optional graph format parameters
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 10.0)
plt.style.use('ggplot')

# data
np.random.seed(365)
data = {'Confirmed': [np.random.randint(10) for _ in range(25)],
        'date': pd.bdate_range(datetime.today(), freq='d', periods=25).tolist()}

# dataframe
df = pd.DataFrame(data)

# add recovered
df['Recovered'] = df['Confirmed'].div(2)

| date                |   Confirmed |   Recovered |
|:--------------------|------------:|------------:|
| 2020-05-12 00:00:00 |           4 |         2   |
| 2020-05-13 00:00:00 |           1 |         0.5 |
| 2020-05-14 00:00:00 |           5 |         2.5 |
| 2020-05-15 00:00:00 |           1 |         0.5 |
| 2020-05-16 00:00:00 |           9 |         4.5 |

# verify datetime format and set index
df.date = pd.to_datetime(df.date)
df.set_index('date', inplace=True)

转换数据框

使用.stack

• 需要进行此转换才能从海运中获得所需的地块

df1 = df.stack().reset_index().set_index('date').rename(columns={'level_1': 'Status', 0: 'Values'})

使用.melt

df1 = df.melt(ignore_index=False, var_name='Status', value_name='Values')

转换结果

Status  Values
date                         
2022-06-24  Confirmed     2.0
2022-06-25  Confirmed     4.0
2022-06-26  Confirmed     1.0
2022-06-27  Confirmed     5.0
2022-06-28  Confirmed     2.0

海运图

• 格式化x轴刻度标签需要使用df而不是df1。如上所述，每个日期都重复，因此df1.index.to_series()将生成一个具有重复日期的列表。

ax = sns.barplot(x=df1.index, y='Values', data=df1, hue='Status')

# format the x-axis tick labels uses df, not df1
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FixedFormatter(df.index.to_series().dt.strftime("%Y-%m-%d")))

# alternative use the following to format the labels
# _, labels = plt.xticks()
# labels = [label.get_text()[:10] for label in labels]
# ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FixedFormatter(labels))

plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

或者df.plot.bar()

• 生成与上面相同的图形，但不转换为df1
• df有一个datetime索引，它被识别为x轴，所有列都绘制在y轴上。

ax = df.plot.bar()
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FixedFormatter(df.index.to_series().dt.strftime("%Y-%m-%d")))
plt.show()