我有pandas数据帧,一个索引(datetime)和三个变量(int)
date A B C
2017-09-05 25 261 31
2017-09-06 261 1519 151
2017-09-07 188 1545 144
2017-09-08 200 2110 232
2017-09-09 292 2391 325
我可以用基本的熊猫图创建分组条形图。
df.plot(kind='bar', legend=False)
但是,我想在Seaborn或其他图书馆展示以提高我的技能。
我找到了非常接近的答案(Pandas: how to draw a bar plot with two categories and four series each?)。
在其建议的答案中,它的代码为
ax=sns.barplot(x='', y='', hue='', data=data)
如果我将此代码应用于我的,我不知道我的'是什么。
ax=sns.barplot(x='date', y=??, hue=??, data=data)
如何使用Seaborn或其他库绘制多个变量?
答案 0 :(得分:5)
如果想要使用barplot
,我认为需要melt
:
data = df.melt('date', var_name='a', value_name='b')
print (data)
date a b
0 2017-09-05 A 25
1 2017-09-06 A 261
2 2017-09-07 A 188
3 2017-09-08 A 200
4 2017-09-09 A 292
5 2017-09-05 B 261
6 2017-09-06 B 1519
7 2017-09-07 B 1545
8 2017-09-08 B 2110
9 2017-09-09 B 2391
10 2017-09-05 C 31
11 2017-09-06 C 151
12 2017-09-07 C 144
13 2017-09-08 C 232
14 2017-09-09 C 325
ax=sns.barplot(x='date', y='b', hue='a', data=data)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
带有DataFrame.plot.bar
和set_index
的Pandas解决方案:
df.set_index('date').plot.bar()