Question

我有一个如下的数据框：

ORDER   TYPE    CURRENT_PRICE   MAX_PRICE   MIN_PRICE
1500    AA      6255            7257        4356
1500    BB      6822            7109        4102
1510    AA      6853            7439        4650
1510    BB      6986            7177        4412
1520    AA      6676            7064        4754
1520    BB      6239            7404        4217
1530    AA      6620            7886        4511
1530    BB      6609            7587        4248
1540    AA      6854            7540        4387
1540    BB      6040            7292        4246
1550    AA      6547            7339        4850
1550    BB      6581            7925        4238

我想在 ORDER 列上绘制 TYPE (AA, BB) 和 Group-by。对于每个 TYPE，CURRENT_PRICE 应该是一个条形，并在每个条形中标记相应的 MAX_PRICE 和 MIN_PRICE。

我想要如下内容：（代表 MAX_PRICE 和 MIN_PRICE 的黑条）

Answer 1

这是一种方法。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel("path_to_data")

labels = df['ORDER'].unique()
aa_values = df.loc[df['TYPE'] == 'AA']['CURRENT_PRICE']
bb_values = df.loc[df['TYPE'] == 'BB']['CURRENT_PRICE']

x = np.arange(len(labels))  # the label locations
width = 0.35  # the width of the bars

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, aa_values, width, label='AA')
rects2 = ax.bar(x + width/2, bb_values, width, label='BB')


# Add min_max lines
for label, x_ in zip(labels, x):
    # Add for AA
    aa_min, aa_max = df.loc[(df.ORDER == label) & (df.TYPE == 'AA')][['MIN_PRICE', 'MAX_PRICE']].values[0]
    bb_min, bb_max = df.loc[(df.ORDER == label) & (df.TYPE == 'BB')][['MIN_PRICE', 'MAX_PRICE']].values[0]

    ax.vlines(x_ - width / 2, aa_min, aa_max, color="black", lw=3)
    ax.vlines(x_ + width / 2, bb_min, bb_max, color="black", lw=3)


# Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
ax.set_ylabel('Price')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

ax.bar_label(rects1, padding=3)
ax.bar_label(rects2, padding=3)

fig.tight_layout()

向 matplotlib 分组条形图添加垂直线

1 个答案: