Question

我在数据框下方，并且我想为“关闭” /“打开”状态绘制堆叠的条形图。

             state  requests
created                          
2016-09-28    OPEN              1
2017-02-03    OPEN              1 
2017-06-15  CLOSED              1
2017-06-15    OPEN              1
2017-06-16  CLOSED              2
2017-08-23    OPEN              1
2017-10-25    OPEN              1
2018-01-19    OPEN              1
2018-03-01    OPEN              1
2018-03-05    OPEN              1
2018-06-12    OPEN              1
2018-06-15    OPEN              1

我尝试了以下操作（df_temp是上述数据的数据帧）

fig,ax = plt.subplots()
ax.set_ylabel('Requests')
df_closed = df_temp[df_temp['state'] == 'CLOSED']
df_open = df_temp[df_temp['state'] == 'OPEN']

b = ax.bar(x = df_open.index.get_level_values(0), height = df_open['requests'])
a = ax.bar(x = df_closed.index.get_level_values(0), height = df_closed['requests'],bottom = df_open['requests'])

但这给我错误

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

编辑：

解决方案Marco建议使用作品，但是如果有很多“状态”，该怎么办。例如，如果有10个不同的状态，那么我们可以通过循环或其他方式绘制它。我还在寻找其他问题，这些地方使用了ivot_table和unstack（），我不确定如何在这里使用它。

Answer 1

由于您在堆叠条形图之前一行提到了熊猫枢轴功能-you can transform your dataset with it：

df_temp.pivot(columns = "state", values = "requests").plot(kind = "bar", stacked = True)

现在，我们还可以美化图表-标记y轴，旋转x刻度标签：

plt.ylabel("Requests")
plt.xticks(rotation = 45, ha = "right")
plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 2

我在这里发布了正确的答案，因为它可能比继续发表评论容易。这还包括进一步的情况（在注释中提出），其中state中可能存在一组任意的，未知的值。

fig, ax = plt.subplots()
index = df_temp.index.unique()
cumsum = pd.Series(0, index=index)
for s in df.state.unique():
    new_vals = df_temp.loc[df.state == s, 'requests'].reindex(index).fillna(0)
    ax.bar(index, new_vals, bottom = cumsum)
    cumsum += new_vals
ax.set_ylabel('Requests')

这应该照顾好一切。在每个斧头中，我可能还会在末尾放置一个label=s并添加一个ax.legend()以将每种结果颜色映射为一种状态。

熊猫：绘制堆叠的条形图以获得行值

2 个答案: