Question

我有一个数据框dft，其中有两列'DATE'和'INVOICE'，看起来像下面的样子，但是跨越多年的行却更多。

        DATE      INVOICE

0   2015-01-29    68.61 
1   2015-01-15    16.54 
2   2015-01-15     4.72 
3   2015-01-14    109.71

我首先按INVOICE大小对这些数据进行排序，以给出三个单独的数据帧。

small = dft[(dft['INVOICE'] < 25) & 
(dft['INVOICE'] > 0)]

 medium = dft[(dft['INVOICE'] <= 60) & 
(dft['INVOICE'] >= 25)]

large = dft[(dft['INVOICE'] > 60)]

然后我总结每个月每个类别的发票总支出并将其转换为列表：

periods = dft.DATE.dt.to_period("M")

small1 = small.groupby(periods).sum().reset_index()
medium1 = medium.groupby(periods).sum().reset_index()
large1 = large.groupby(periods).sum().reset_index()

# Convert Dataframes to lists for plotting
x1 = small1['DATE'].tolist()
x2 = medium1['DATE'].tolist()
x3 = large1['DATE'].tolist()

y1 = small1['INVOICE'].tolist()
y2 = medium1['INVOICE'].tolist()
y3 = large1['INVOICE'].tolist()

最后绘制一个堆积的月份和年份的条形图，例如（2015-01）相对于该月的累积发票大小。我的问题是，由于y列表的大小不同，此条形图给出了错误。

indexes = np.arange(len(x1))

p3 = plt.bar(indexes, y1 + y2 + y3)
p2 = plt.bar(indexes, y2 + y1)
p1 = plt.bar(indexes, y1)

plt.show()

Answer 1

我认为小，中，大发票的分类存在问题。分类需要在数据框中完成，并考虑为每种发票类型分配标签。

这是分类步骤：

def invoice_classifier(amount):
    if amount < 25 and amount > 0: return 'small'
    elif amount <= 60: return 'medium'
    elif amount > 60: return 'large'
# for each row assign a class
df['invoice_class'] = df.apply(lambda r: invoice_classifier(r['INVOICE']), axis=1)

# plotting
df.groupby(by=['DATE', 'invoice_class'])['INVOICE'].sum().unstack('invoice_class').plot(kind='bar', stacked=True)

这应该是您要寻找的。

编辑：

用户也希望按月分组。

df['month_dates'] = df['dates'].dt.to_period('M')
df.groupby(by=['month_dates', 'invoice_class'])['INVOICE'].sum().unstack('invoice_class').plot(kind='bar', stacked=True)

熊猫堆积条形图问题

1 个答案: