如何从熊猫的三列创建分组条形图

Question

我有一个这样的DataFrame：

  Type Week Value
0  A    1    11
1  A    2     1
2  A    3     7
3  B    1    13
4  B    2    20
5  B    3    30

我想绘制一个类似df.plot.bar()的情节 看起来像这样：

我该怎么做？

Answer 1

我用Seaborn来做这个情节：

import pandas as pd
import seaborn as sns

data=[['A',1,11],['A',2,1],['A',3,7],['B',1,13],['B',2,20],['B',3,30]]
df=pd.DataFrame(data,columns=['Type','Week','Value'])

sns.barplot(x='Type', y='Value', data=df, hue='Week');

使用Seaborn，您可以正确选择要绘制的X和Y，并使用参数hue显示每周的值。 Seaborn基于matplotlib，因此您在plt中使用的功能也将在Seaborn中应用（例如plt.legend()，plt.xlabel()等）。

Answer 2

要详细说明@QuangHoang的评论，请执行以下两个步骤。

首先，旋转数据。

pivoted = df.pivot('Type', 'Week', 'Value') 
pivoted
# Week   1   2   3
# Type            
# A     11   1   7
# B     13  20  30

DataFrame.plot.bar的文档中对此做了概述（重点是我的）。

x：标签或位置，可选。允许绘制一列与 另一个。 如果未指定，则使用DataFrame的索引。

y：标签或位置，可选。允许绘制一列与 另一个。 如果未指定，则使用所有数字列。

如果未指定任何参数，则它将Type的索引x和每个数值列（现在是每周一）使用，以获取许多柱的y值。那正是您想要的。

pivoted.plot.bar()

Answer 3

鉴于pandas解决方案是@Quang Hoang提供的解决方案，如果您的数据集比较整洁，则可以按照@LeonardoAraújo或seaborn的建议使用plotly（会返回一个漂亮的交互式图），如下所示：

import pandas as pd
import plotly.express as px

data = [['A',1,11],
        ['A',2,1],
        ['A',3,7],
        ['B',1,13],
        ['B',2,20],
        ['B',3,30]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Type','Week','Value'])

# you need this as you want week to be category and not continuous
df["Week"] = df["Week"].astype(str)
px.bar(df, x="Type", y="Value", color="Week", barmode="group")