如何在python

Question

示例数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dummy = {'id': [1,2,3,4,5], 
        'brand': ['MS', 'Apple', 'MS', 'Google', 'Apple'], 
        'quarter': ['2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2016Q1', '2015Q1']}

dummyData = pd.DataFrame(dummy, columns = ['id', 'brand', 'quarter'])
dummyData


# id    brand   quarter
# 0 1   MS      2017Q2
# 1 2   Apple   2017Q2
# 2 3   MS      2017Q2
# 3 4   Google  2016Q1
# 4 5   Apple   2015Q1

现在我想使用matplotlib和pandas制作直方图，这里是描述

• X轴：季度
• Y轴：值的计数
• 直方图Bin：填充2017Q2等品牌有两个MS和Apple的颜色值
• 传说：品牌名称

我有一个R背景，使用ggplot非常简单，我想在Python中做同样的事情，但我找不到任何合适的代码，我得到以下提到的错误

TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot

Answer 1

IIUC，您可以使用groupby + count + unstack + plot -

plt.style.use('ggplot')

dummyData.groupby(['quarter', 'brand'])\
      .brand.count().unstack().plot.bar(legend=True)

plt.show()

作为参考，这是绘制的 -

brand    Apple  Google   MS
quarter                    
2015Q1     1.0     NaN  NaN
2016Q1     NaN     1.0  NaN
2017Q2     1.0     NaN  2.0

Answer 2

我认为groupby需要size，然后unstack或crosstab重新塑造。

DataFrame.plot.bar的最后一个情节：

df = dummyData.groupby(['quarter','brand']).size().unstack(fill_value=0)
#alternative solution
#df = pd.crosstab(dummyData['quarter'], dummyData['brand'])
print (df)
brand    Apple  Google  MS
quarter                   
2015Q1       1       0   0
2016Q1       0       1   0
2017Q2       1       0   2

df.plot.bar()

Answer 3

另一种选择

data_frame.attribute_name.value_counts().plot.bar()

示例

iris_data.sample(3)

iris_data.Species.value_counts().plot.bar()