熊猫：Bar-Plot有两个条和两个y轴

Question

我的DataFrame看起来像这样：

     amount     price
age
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059

现在我想绘制一个条形图，其中x轴上的年龄作为标签。对于每个x-tick，应该有两个柱，一个柱用于金额，一个用于价格。我可以通过简单地使用它来实现这个目的：

df.plot(kind='bar')

问题在于缩放。价格高得多，我无法确定该图表中的金额，请参阅：

因此，我想要第二个y轴。我尝试使用：

df.loc[:,'amount'].plot(kind='bar')
df.loc[:,'price'].plot(kind='bar',secondary_y=True)

但是这只是覆盖了条形并没有将它们并排放置。 有没有办法做到这一点，而无需访问较低级别的matplotlib（这显然可以通过手动并排放置条）？

目前，我在子图中使用了两个单独的图：

df.plot(kind='bar',grid=True,subplots=True,sharex=True); 

导致：

Answer 1

使用新的pandas版本（0.14.0或更高版本），以下代码将起作用。为了创建两个轴，我手动创建了两个matplotlib轴对象（ax和ax2），它们将用于两个条形图。

绘制数据框时，可以使用ax=...选择轴对象。另外，为了防止两个图重叠，我修改了它们与position关键字参数对齐的位置，默认为0.5，但这意味着两个条形图重叠。

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

s = StringIO("""     amount     price
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059""")

df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter=' ', skipinitialspace=True)

fig = plt.figure() # Create matplotlib figure

ax = fig.add_subplot(111) # Create matplotlib axes
ax2 = ax.twinx() # Create another axes that shares the same x-axis as ax.

width = 0.4

df.amount.plot(kind='bar', color='red', ax=ax, width=width, position=1)
df.price.plot(kind='bar', color='blue', ax=ax2, width=width, position=0)

ax.set_ylabel('Amount')
ax2.set_ylabel('Price')

plt.show()

Answer 2

你只需要写： df.plot（kind ='bar'，secondary_y ='amount'）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO
s = StringIO("""     amount     price
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059""")
df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter=' ', skipinitialspace=True)

_ = df.plot( kind= 'bar' , secondary_y= 'amount' , rot= 0 )
plt.show()

Answer 3

这是另一种方法：

• 创建左轴中的所有条形
• 通过更改transform属性
将一些条移动到右侧轴

以下是代码：

import pylab as pl
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=["left", "right"])
df["left"] *= 100

ax = df.plot(kind="bar")
ax2 = ax.twinx()
for r in ax.patches[len(df):]:
    r.set_transform(ax2.transData)
ax2.set_ylim(0, 2);

这是输出：

Answer 4

如InLaw所述，您应该使用secondary_y = 'amount'

在这里，他的答案是如何设置两个轴的 ylabels ：

df.plot.bar(figsize=(15,5), secondary_y= 'amount')

ax1, ax2 = plt.gcf().get_axes() # gets the current figure and then the axes

ax1.set_ylabel('price')

ax2.set_ylabel('amount')