具有动态列名称的Pandas数据框上的水平条形图

时间:2016-10-10 19:31:26

标签: python pandas matplotlib plot seaborn

我有以下源数据(来自csv文件):

ABC,2016-6-9 0:00,95,"{'//Purple': [115L], '//Yellow': [403L], '//Blue': [16L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-10 0:00,0,"{'//Purple': [219L], '//Yellow': [381L], '//Blue': [90L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-11 0:00,0,"{'//Purple': [817L], '//Yellow': [21L], '//Blue': [31L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-12 0:00,0,"{'//Purple': [80L], '//Yellow': [2011L], '//Blue': [8888L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-13 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Yellow': [15L], '//Blue': [4L], '//White-XYZ': [0L]}"
DEF,2016-6-16 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [3L]}"
DEF,2016-6-17 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [0L]}"
DEF,2016-6-18 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [7L]}"
DEF,2016-6-19 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [14L]}"
DEF,2016-6-20 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [21L]}"

我使用How to remove curly braces, apostrophes and square brackets from dictionaries in a Pandas dataframe (Python)将数据转换为数据框,我可以用它来绘制某些变量。数据框如下所示(注意:与源csv文件中的数据不同,但结构相同):

   Company   Date         Code       Yellow     Blue        White      Black

0  ABC       2016-6-9     115        403         16         19         472     
1  ABC       2016-6-10    219        381         90         20         2474
2  ABC       2016-6-11    817        21          31         88         54
3  ABC       2016-6-12    80         2011        8888       0          21
4  ABC       2016-6-13    21         15          46         20         56
5  DEF       2016-6-16    64         42          76         4          41
6  DEF       2016-6-17    694        13          84         50         986
7  DEF       2016-6-18    325        485         38         60         174
8  DEF       2016-6-19    418        35          174        251        11
9  DEF       2016-6-20    50         56          59         19         03

我需要创建几个颜色的时间序列图(考虑到数据框的构造方式,我可以很容易地做到这一点)。

但是,我也希望能够在特定日期制作水平条形图 (有关示例,请参阅https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/examples/horizontal_barplot.html)。

例如,使用我的数据,截至2016年6月9日,条形图看起来如下(不按比例):

Black:    ********************************

Yellow:   **************************

White:    ***

Blue:     **

我遇到的问题是列名称(例如“黄色”,“蓝色”,“白色”和“黑色”)可以更改,列数也可以更改。

是否有人知道是否可以循环显示“代码”列的某些列,然后使用这些列创建类似于上面的水平条形图?或者,也许可以在“代码”列的右侧获取一部分数据?

或者,数据框本身是否需要采用不同的结构,以便它可以用于制作时间序列图和水平条形图?

谢谢!

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

为了遍历“#code”代码右侧的一定数量的列。我会做一些表格

for col in df.columns[3:]:
    plot(col)

但是,只有在您可以保证列始终处于相同的顺序时,这才有效。或者,您可以确保以特定系统方式命名该特定图表的感兴趣列。

希望这有帮助!

答案 1 :(得分:0)

IIUC你可以这样做:

原创DF:

In [127]: df
Out[127]:
  Company       Date  Code  Yellow  Blue  White  Black
0     ABC 2016-06-09   115     403    16     19    472
1     ABC 2016-06-10   219     381    90     20   2474
2     ABC 2016-06-11   817      21    31     88     54
3     ABC 2016-06-12    80    2011  8888      0     21
4     ABC 2016-06-13    21      15    46     20     56
5     DEF 2016-06-16    64      42    76      4     41
6     DEF 2016-06-17   694      13    84     50    986
7     DEF 2016-06-18   325     485    38     60    174
8     DEF 2016-06-19   418      35   174    251     11
9     DEF 2016-06-20    50      56    59     19      3

Date设为索引:

In [128]: df = df.set_index('Date')

In [129]: df
Out[129]:
           Company  Code  Yellow  Blue  White  Black
Date
2016-06-09     ABC   115     403    16     19    472
2016-06-10     ABC   219     381    90     20   2474
2016-06-11     ABC   817      21    31     88     54
2016-06-12     ABC    80    2011  8888      0     21
2016-06-13     ABC    21      15    46     20     56
2016-06-16     DEF    64      42    76      4     41
2016-06-17     DEF   694      13    84     50    986
2016-06-18     DEF   325     485    38     60    174
2016-06-19     DEF   418      35   174    251     11
2016-06-20     DEF    50      56    59     19      3

In [130]: cols = df.drop(['Company','Code'], 1).columns.tolist()

In [131]: cols
Out[131]: ['Yellow', 'Blue', 'White', 'Black']

In [139]: %paste
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')

In [140]: df.ix['2016-06-09', cols].plot.barh(rot=0, color=cols)
Out[140]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1890a898>

enter image description here

或者如果你想要绘图是排序的:

In [142]: srt = df.ix['2016-06-09', cols].sort_values()

In [143]: srt.plot.barh(color=srt.index)
Out[143]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1cf16748>

enter image description here