Python Pandas-从DataFrame按类别绘制多个条形图-Python问题

Python Pandas - Plotting multiple Bar plots by category from dataframe(Python Pandas-从DataFrame按类别绘制多个条形图)

本文介绍了Python Pandas-从DataFrame按类别绘制多个条形图的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我的数据帧看起来像

df = pd.DataFrame(data={'ID':[1,1,1,2,2,2], 'Value':[13, 12, 15, 4, 2, 3]})

Index ID Value
0   1   13
1   1   12
2   1   15
3   2   4
4   2   2
5   2   3

我想按ID(类别)来绘制它，这样每个类别就会有不同的条形图，
所以在这种情况下我会有两位数
一个图形，条形图ID=1，
和ID=2的第二个单独的图形条形图。

我是否可以使用类似df.plot(y='Value', kind='bar')的命令(最好不要循环)？

带有matplotlib的 pandas

您必须创建一个带有您设置的列数和行数的子图。如果nrows或ncols设置为1，则它在1-D中给出一个数组axes，否则在2-D中给出一个数组。然后，将此对象交给Pandas Plot方法。

如果类别数未知或很高，则需要使用循环。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots( nrows=1, ncols=2, sharey=True )

df.loc[ df["ID"] == 1, 'Value' ].plot.bar( ax=axes[0] )
df.loc[ df["ID"] == 2, 'Value' ].plot.bar( ax=axes[1] )

plt.show()

带海运的 pandas

Seaborn是我所知道的最令人惊叹的图形工具。函数catplot允许您在设置参数col时根据列的值绘制一系列图形。您可以使用kind选择绘图类型。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_style('white')

df['index'] = [1,2,3] * 2
sns.catplot(kind='bar', data=df, x='index', y='Value', col='ID')
plt.show()

我添加了一列index，以便与df.plot.bar进行比较。如果您不想删除，请删除x='index'，它将显示带有错误的唯一条。

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