如何使用 pandas 创建堆叠子图

Question

我想为我的数据创建堆叠子图。我希望以“类型”和“星期”作为我的X轴，以“分数”为堆叠的子图。

np.random.seed(1234)
test = pd.DataFrame({'week':[1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2],
                     'score':np.random.uniform(0,1,12),
                    'type': [0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1],
                     'type2':[3,3,4,4,5,5,3,3,4,4,5,5]})

这是我现在拥有的内容，如果我添加一个名为“subplot = True”的参数。

test.groupby(['week','type','type2']).agg('sum').unstack(1).plot(kind='bar', subplots=True)

- collarblind

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你好，能否添加对plot调用所对应的代码。这将有助于准确理解你想做什么。 - Romain

@RomainX 我添加了一个图表，希望它有所帮助。 - collarblind

谢谢，我已经发布了一个答案，请告诉我它是否符合您的期望。 - Romain

Answer 1

我认为 - 但不确定 - 结合 stacked 和 subplots 选项比较困难。所以这里提供一种解决方案，可以产生期望的输出，但可能需要改进。

# Test data
np.random.seed(1234)
test = pd.DataFrame({'week':[1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2],
                     'score':np.random.uniform(0,1,12),
                    'type': [0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1],
                     'type2':[3,3,4,4,5,5,3,3,4,4,5,5]})
grouped = test.groupby(['type','week','type2']).agg('sum')

# Preparing plots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

for group_name, group in grouped.groupby(level=0):
    group.index = group.index.droplevel(0)
    group = group.unstack(1)
    group.columns = group.columns.droplevel()
    group.plot(kind='bar', stacked=True, ax=axes[group_name], title='type: ' + str(group_name))

- Romain

Answer 2

如果我理解正确，您可以添加 stacked=True 参数吗？

test.groupby(['week','type','type2']).agg('sum').unstack(1).plot(kind='bar', stacked=True)

- matt_s

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现在已经接近了，我想在'type2'上加入一个次图。这样就会有两个图，每个图都有一个堆积条形图。 - collarblind

我不理解。你的意思是type2=3、4、5有3个子图吗？ - matt_s