来自宽pandas的分组seaborn.barplot,DataFrame

uyhoqukh 于 2023-04-10 发布在其他

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我有pandas Dataframe ，一个索引（datetime）和三个变量（int）

date        A   B       C
2017-09-05  25  261     31
2017-09-06  261 1519    151
2017-09-07  188 1545    144
2017-09-08  200 2110    232
2017-09-09  292 2391    325

我可以用基本的Pandas图创建分组条形图。

df.plot(kind='bar', legend=False)

但是，我想在Seaborn或其他图书馆展示，以提高我的技能。
我找到了非常接近的答案（Pandas: how to draw a bar plot with two categories and four series each?）。
在它的建议答案中，它有代码

ax=sns.barplot(x='', y='', hue='', data=data)

如果我把这个代码应用到我的代码上，我不知道我的“y”会是什么。

ax=sns.barplot(x='date', y=??, hue=??, data=data)

如何使用Seaborn或其他库绘制多个变量？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/49505456/grouped-seaborn-barplot-from-a-wide-pandas-dataframe

1条答案

按热度按时间

nukf8bse1#

我想如果要使用barplot，需要melt：

data = df.melt('date', var_name='a', value_name='b')
print (data)
          date  a     b
0   2017-09-05  A    25
1   2017-09-06  A   261
2   2017-09-07  A   188
3   2017-09-08  A   200
4   2017-09-09  A   292
5   2017-09-05  B   261
6   2017-09-06  B  1519
7   2017-09-07  B  1545
8   2017-09-08  B  2110
9   2017-09-09  B  2391
10  2017-09-05  C    31
11  2017-09-06  C   151
12  2017-09-07  C   144
13  2017-09-08  C   232
14  2017-09-09  C   325

ax=sns.barplot(x='date', y='b', hue='a', data=data)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)

使用DataFrame.plot.bar和set_index的Pandas解决方案：

df.set_index('date').plot.bar()

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