在pandas数据框中，从唯一的行值创建新列

Question

I have a pandas dataframe like :

    yearPassed  policyType  count
0       1990        1        2000
1       1990        2        1400
2       1990        3        1200
3       1991        3        70
4       1992        2        1000
5       1992        3        800

我想制作一个柱状图，按policyType列进行着色，并在X轴上显示年份，在Y轴上显示计数。

我尝试过这样做：

policy_vs_year.plot(x="yearPassed", y=["count", "policyType"], kind="bar")
plt.show()

但是这会得到一个非常糟糕的图形。

因此，我决定将我的数据框转换成像这样的形式（也许以这种方式绘制更容易）：

    yearPassed       1       2       3
0       1990       2000    1400     1200
1       1991        0        0       70
2       1992        0      1000     800

我的问题是是否可以使用pandas中的基本函数来实现这一点？（或者有没有更简单的替代方案可以以其原始格式绘制数据框，而无需重新格式化？）

- Abhinandan Dubey

Answer 1

可以轻松地使用 df.pivot_table 实现：

df = df.pivot_table(index=['yearPassed'], 
            columns=['policyType'], values='count').fillna(0)
df

policyType       1       2       3
yearPassed                        
1990        2000.0  1400.0  1200.0
1991           0.0     0.0    70.0
1992           0.0  1000.0   800.0

此外，可以使用df.plot制作堆积条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()

- cs95

---

谢谢，这很快也很正确。我的数据从1850年到2015年。X轴有点杂乱：链接 - 有什么解决方法吗？如果我想按每20年分组，取计数值的平均值呢？ - Abhinandan Dubey

@AbhinandanDubey 至于你的第二个问题，我可以想到一些解决方案，但我不想在没有数据的情况下给你答案（除非我验证过我的答案是否正确）。你能开一个新的问题吗？ - cs95

很高兴再次见到你~ :-) - BENY

@Wen 你想我了吗？因为我很想你们啊！ - cs95

我好想你啊，老铁...我遇到了一些问题...我很想你和Pir...T_T - BENY

Answer 2

只需使用 pandas

df.set_index(['yearPassed','policyType']).unstack(-1).fillna(0).plot.bar(stacked=True)

- BENY