使用groupby和pandas数据框中的多列从字符串数据创建条形图

Question

我想用python从多个“是”或“否”的数据中绘制多个x类别的条形图。我已经开始编写一些代码，但是我认为我正在以缓慢的方式获得所需的解决方案。对于使用seaborn，Matplotlib或pandas但不使用Bokeh的解决方案，我会很好，因为我想按比例制作出版物质量的数字。

我最终想要的是：

• 在x轴上具有“独木舟”，“游轮”，“皮艇”和“船”类别的条形图
• 按“颜色”分组，因此绿色或红色
• 显示“是”响应的比例：因此，“是”行数除以“红色”和“绿色”的计数，在这种情况下为4个红色和4个绿色，但是可以改变。

这是我正在使用的数据集：

import pandas as pd
data = [{'ship': 'Yes','canoe': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'Yes','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'Yes','canoe': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'No', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'Yes','color': 'Green'},{'ship': 'No', 'cruise': 'No', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'No', 'cruise': 'No', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Red'}]
df = pd.DataFrame(data)

这就是我的开始：

print(df['color'].value_counts())

red = 4 # there must be a better way to code this rather than manually. Perhaps using len()?
green = 4

# get count per type
ca = df['canoe'].value_counts()
cr = df['cruise'].value_counts()
ka = df['kayak'].value_counts()
sh = df['ship'].value_counts()
print(ca, cr, ka, sh)

# group by color
cac = df.groupby(['canoe','color'])
crc = df.groupby(['cruise','color'])
kac = df.groupby(['kayak','color'])
shc = df.groupby(['ship','color'])

# make plots 
cac2 = cac['color'].value_counts().unstack()
cac2.plot(kind='bar', title = 'Canoe by color')

但是我真正想要的是所有x类别都放在一个图上，只显示“是”响应的结果，并取作“是”的比例，而不是仅仅计算在内。帮助吗？

Answer 1

不确定我是否正确理解了这个问题。看起来每种船型和颜色的答案所占的比例似乎更有意义。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = [{'ship': 'Yes','canoe': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'Yes','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'Yes','canoe': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'No', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'Yes','color': 'Green'},{'ship': 'No', 'cruise': 'No', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'No', 'cruise': 'No', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Red'}]
df = pd.DataFrame(data)

ax = df.replace(["Yes","No"],[1,0]).groupby("color").mean().transpose().plot.bar(color=["g","r"])
ax.set_title('Proportion "Yes" answers per of boat type and color')
plt.show()

例如所有绿色独木舟中有25％回答“是”。

Answer 2

尝试一下。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import groupby

data = [{'ship': 'Yes','canoe': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'Yes','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'Yes', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'Yes','canoe': 'No','color': 'Red'},{'ship': 'No', 'cruise': 'Yes', 'kayak': 'No','canoe': 'Yes','color': 'Green'},{'ship': 'No', 'cruise': 'No', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Green'},{'ship': 'No', 'cruise': 'No', 'kayak': 'No','canoe': 'No','color': 'Red'}]
df = pd.DataFrame(data)
df1 = df.replace(["Yes","No"],[1,0]).groupby("color").mean().stack().rename('% Yes').to_frame()


def add_line(ax, xpos, ypos):
    line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
                      transform=ax.transAxes, color='gray')
    line.set_clip_on(False)
    ax.add_line(line)

def label_len(my_index,level):
    labels = my_index.get_level_values(level)
    return [(k, sum(1 for i in g)) for k,g in groupby(labels)]

def label_group_bar_table(ax, df):
    ypos = -.1
    scale = 1./df.index.size
    for level in range(df.index.nlevels)[::-1]:
        pos = 0
        for label, rpos in label_len(df.index,level):
            lxpos = (pos + .5 * rpos)*scale
            ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
            add_line(ax, pos*scale, ypos)
            pos += rpos
        add_line(ax, pos*scale , ypos)
        ypos -= .1


colorlist = ['green','red']
cp = sns.color_palette(colorlist)

ax = sns.barplot(x=df1.index, y='% Yes', hue = df1.index.get_level_values(0), data=df1, palette=cp)
#Below 2 lines remove default labels
ax.set_xticklabels('')
ax.set_xlabel('')
label_group_bar_table(ax, df1)

输出：

Answer 3

不确定您是否正在寻找它，请告诉我它是否有效。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tidy_df = pd.melt(df, id_vars=['color'] ,var_name='variable', value_name='value')
total_df = tidy_df[['variable']].groupby('variable').size().reset_index()
tidy_df = tidy_df.groupby(['color', 'variable', 'value']).size().reset_index()

merged_df = pd.merge(tidy_df, total_df, on='variable', how='left', suffixes=('_left', '_right'))
merged_df['proportion'] = merged_df['0_left']/merged_df['0_right']

# merged_df[merged_df['value'] == 'Yes']

palette ={"Green":"green","Red":"red"} # optional you can select your own
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x='variable', y='proportion', hue='color',data=merged_df[merged_df['value'] == 'Yes'], palette=palette)
plt.xticks(rotation=65)
#plt.savefig('numbers.png')
plt.show()