从 Pandas 数据框中绘制堆积条形图和多条形图

Question

我有 CSV 数据被读入 Pandas 数据框，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("membership-applications.csv", delimiter=";")
df.sort_values(by=['year', 'quarter'], inplace=True, ascending=True)

quarter,year,type,status,total
Q1,2019,new,approved,10
Q1,2019,renewal,approved,30
Q2,2019,new,approved,10
Q2,2019,new,rejected,20
Q2,2019,renewal,0
Q3,2019,new,0
Q3,2019,renewal,0
Q4,2019,new,0
Q4,2019,renewal,0
Q1,2020,new,approved,10
Q1,2020,renewal,approved,50

如何根据季度、年份和总计（例如 'new' 或 'renewal' 中的每一个的总和，包括所有状态）绘制堆积条形图？例如，

                                  +------+ 
+------+                          |  10  |
|  10  | +------+                 +------+
+------+ |  10  |                 |      |
|      | +------+                 |  50  |
|  30  | |  20  |                 |      |
|      | |      |                 |      |
+------+ +------+                 +------+
Q1 2019  Q2 2019  Q3 2019 Q4 2019 Q1 2020

此外，基于相同的数据框，我如何绘制多条形图，例如，对于 2019 年第一季度，第一个条形图是 'new'（总共 10 个）和 'renewal' 作为下一个小节？

看起来像这样：

     +--+
     |  |
+--+ |30| 
|10| |  |
+--+ +--+
 Q1 2019

在此先感谢您的帮助！！

Answer 1

您可以尝试 pivot_table 重塑数据：

fig = df.pivot_table(index = ['year','quarter'], columns = 'type', values = 'total', dropna=False , fill_value = 0).plot(kind ='bar', stacked = True)

输出：

要并排显示条形图，只需删除堆栈参数：

fig = df.pivot_table(index = ['year','quarter'], columns = 'type', values = 'total', dropna=False , fill_value = 0).plot(kind ='bar')
plt.xticks(rotation = 30)

从 Pandas 数据框中绘制堆积条形图和多条形图

Plot Stacked bar chart and Multiple bars chart from Pandas dataframe

data-visualization

pandas

输出：

输出：