我有三个数据框df_Male , df_female , Df_TransGender
示例数据帧df_Male
continent avg_count_country avg_age
Asia 55 5
Africa 65 10
Europe 75 8
df_Female
continent avg_count_country avg_age
Asia 50 7
Africa 60 12
Europe 70 0
df_Transgender
continent avg_count_country avg_age
Asia 30 6
Africa 40 11
America 80 10
现在我们堆积的条形图应该看起来像
X轴将包含三个刻度线,男性,女性,变性者
Y轴将为Total_count--100
在栏中,avg_age将被堆叠
现在我正尝试使用数据透视表
pivot_df = df.pivot(index='new_Columns', columns='avg_age ', values='Values')
对于如何绘制此图感到困惑,任何人都可以帮助将三个数据帧合并为一个,以便它创建Male,Female和Transgener列
答案 0 :(得分:1)
此主题在此处处理:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
(请注意,df_Transgender
中的第三大洲与其他数据框“美国”而不是“欧洲”不同;我在下图中更改了它,希望这是正确的。)>
frames = [df_Male, df_Female, df_Transgender]
df = pd.concat(frames, keys=['Male', 'Female', 'Transgender'])
continent avg_count_country avg_age
Male 0 Asia 55 5
1 Africa 65 10
2 Europe 75 8
Female 0 Asia 50 7
1 Africa 60 12
2 Europe 70 0
Transgender 0 Asia 30 6
1 Africa 40 11
2 Europe 80 10
btm = [0, 0, 0]
for name, grp in df.groupby('continent', sort=False):
plt.bar(grp.index.levels[1], grp.avg_age.values, bottom=btm, tick_label=grp.index.levels[0], label=name)
btm = grp.avg_age.values
plt.legend(ncol = 3)
正如您在下面评论的那样,第三个数据集中的America
没错,您可以像上面那样继续向每个数据帧添加行,就像上面一样:
df_Male.append({'avg_age': 0, 'continent': 'America'}, ignore_index=True)
df_Female.append({'avg_age': 0, 'continent': 'America'}, ignore_index=True)
df_Transgender.append({'avg_age': 0, 'continent': 'Europe'}, ignore_index=True)