Question

使用Pandas和Python我试图实现一个条形图。

数据从CSV导入Pandas中的数据框。

有几组条形图根据其中一列中的特定行值进行分组，这些列类别为：A，B，C，D，E。这些类别由CSV中名为category的列中的值给出。从附图可以看出，A对应浅灰色，B对应最硬的蓝色，依此类推，直到E。

每个行都有两列（COLUMN1，COLUMN2），它们与条形图中的y值（从1到5，这给出条形的高度）相关。所以看一下附图：从第1列开始构造非半透明条，从COLUMN2构建半透明条。

修改

以下是导入的CSV /数据框中数据的布局如下：

Category    COLUMN1         COLUMN2     Month    
A          0.2               3          Jan   
B          0.3               5          Jan 
C          0.7               4          Jan
D          0.4               3          Jan
E          0.8               5          Jan
A          0.3               4          Feb
B          0.75             4.5         Feb

结束编辑

我已经设法使用5条非半透明条形图的分组制作图，但我不知道如何将半透明条形图放入相同的图中，如附图所示。有什么建议？我的问题是我需要将COLUMN2中的值添加为半透明条（它们不必是半透明的，但它可能是最容易区分的。）

这是我到目前为止的代码：

import pandas as pd


df=pd.read_csv("filename_for_import.csv", 
               names=["Category", "COLUMN1", "COLUMN2", "Month"], 
encoding="UTF-8")

order = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr']



d = pd.pivot_table(df, index='Month', columns='Category', 
values='COLUMN1').loc[order].plot(kind='bar', grid='True')

编辑2

根据使用的数据了解潜在问题。将COLUMN1中的A值调整为大于第一行的B，以举例说明。

Category    COLUMN1         COLUMN2     Month    
A          4.5                3         Jan   
B          0.3               5          Jan 
C          0.7               4          Jan
D          0.4               3          Jan
E          0.8               5          Jan
A          0.3               4          Feb
B          0.75             4.5         Feb

发现非半透明条放在上面，使得当它们低于非半透明条时，不可能看到半透明条。这似乎改变了Parfait下面提供的代码中的顺序。同样在相同的代码中在col / ax 1和2之间切换似乎没有任何区别。无论如何，看起来好像非透明条总是放在上面。有没有办法改写这个？

Answer 1

考虑twiny将较短的 COLUMN1 图叠加在较大的 COLUMN2 枢轴图上。并使用 alpha 来调整不透明度。至于pivot_table，请使用reindex调整月份值。

from io import StringIO
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

txt = '''Category    COLUMN1         COLUMN2     Month    
A          0.5               3          Jan   
0          0.3               5          Jan 
C          0.7               4          Jan
D          0.4               3          Jan
E          0.8               5          Jan
A          0.3               4          Feb
B          0.75             4.5         Feb'''

df = pd.read_table(StringIO(txt), sep="\s+")

order = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr']

fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twiny()

col1 = pd.pivot_table(df,index='Month',columns='Category',values='COLUMN1').reindex(order)
col1.plot(kind='bar', ax=ax)

col2 = pd.pivot_table(df,index='Month',columns='Category',values='COLUMN2').reindex(order)
col2.plot(kind='bar', ax=ax2, alpha=0.5, legend=False)
ax2.xaxis.set_visible(False)

plt.show()

Pandas使用pivot_table实现带有覆盖条和条形组的条形图

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