在 Python pandas 中绘制条形图的便捷方法

Question

我有一个 DataFrame 包含如下，其中第一行是 "columns":

id,year,type,sale  
1,1998,a,5  
2,2000,b,10  
3,1999,c,20  
4,2001,b,15  
5,2001,a,25  
6,1998,b,5  
...

我想画两个图，第一个像

第二个像

我草稿中的数字可能比例不正确。我是 Python 的新手，我知道绘图功能在 Python 中很强大。我相信这样的数字一定很容易画出来。

Answer 1

Pandas library 提供了简单有效的工具来分析和绘制数据帧。

考虑到 pandas 库已安装并且数据在 .csv 文件中（与您提供的示例匹配）。

1。导入 pandas 库并加载数据

import pandas as pd

data = pd.read_csv('filename.csv')

你现在有一个 Pandas 数据框如下：

    id  year  type  sale
0   1   1998    a   5
1   2   2000    b   10
2   3   1999    c   20
3   4   2001    b   15
4   5   2001    a   25
5   6   1998    b   5

2。绘制 "sale" 与 "type"

这很容易实现：

data.plot('type', 'sale', kind='bar')

这导致

如果您希望对每种类型的销售额求和，data.groupby('type').sum().plot(y='sale', kind='bar') 就可以了（请参阅#3 了解解释）

3。绘制 "sale" 与 "year"

这基本上是相同的命令，只是您必须首先使用 groupby pandas 函数对同一年的所有销售额求和。

data.groupby('year').sum().plot(y='sale', kind='bar')

这将导致

编辑：

4 每年拆开不同类型

您还可以通过在 2 个变量上使用 groupby

来为每个条形拆分每年不同的 'type'

data.groupby(['year', 'type']).sum().unstack().plot(y='sale', kind='bar', stacked=True)

注：

有关实现所需布局的详细信息，请参阅 Pandas Documentation on visualization。