如何在图表中绘制熊猫 groupby 值

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何在图表中绘制熊猫 groupby 值

【英文标题】：How to plot pandas groupby values in a graph

【发布时间】：2017-12-31 03:27:43

【问题描述】：

我有一个 csv 文件，其中包含性别和婚姻状态以及如下几列。

Loan_ID,Gender,Married,Dependents,Education,Self_Employed,ApplicantIncome,CoapplicantIncome,LoanAmount,Loan_Amount_Term,Credit_History,Property_Area,Loan_Status
LP001002,Male,No,0,Graduate,No,5849,0,,360,1,Urban,Y
LP001003,Male,Yes,1,Graduate,No,4583,1508,128,360,1,Rural,N
LP001005,Male,Yes,0,Graduate,Yes,3000,0,66,360,1,Urban,Y
LP001006,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2583,2358,120,360,1,Urban,Y
LP001008,Male,No,0,Graduate,No,6000,0,141,360,1,Urban,Y
LP001011,Male,Yes,2,Graduate,Yes,5417,4196,267,360,1,Urban,Y

我想数一下。已婚男性和女性的比例，如下图所示

下面是我正在使用的代码：

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

if __name__ == '__main__':
    x=[]
    y=[]
    df = pd.read_csv(
        "/home/train.csv",usecols=[1,2]).dropna(subset=['Gender','Married'])  # Reading the dataset in a dataframe using Pandas
    groups = df.groupby(['Gender','Married'])['Married'].apply(lambda x: x.count())
    print(groups)

分组后我有以下结果：

Gender  Married
Female  No          80
        Yes         31
Male    No         130
        Yes        357

我想要下面的图表

【参考方案1】：

您可以使用groupby + size，然后使用Series.plot.bar：

Difference between count and size.

groups = df.groupby(['Gender','Married']).size()
groups.plot.bar()

另一种解决方案是添加unstack 进行重塑或crosstab：

print (df.groupby(['Gender','Married']).size().unstack(fill_value=0))
Married   No  Yes
Gender           
Female    80   31
Male     130  357

df.groupby(['Gender','Married']).size().unstack(fill_value=0).plot.bar()

或者：

pd.crosstab(df['Gender'],df['Married']).plot.bar()

【讨论】：

你使用 spyder/anaconda 吗？

但我认为你可以先使用import matplotlib.pyplot as plt，然后使用df.groupby(['Gender','Married']).size().unstack(fill_value=0‌​).plot.bar()，最后使用plt.show()

您能否解释一下上述解决方案中发生了什么？ df.groupby(['Gender','Married']).size().unstack(fill_value=0) 这一行。 unstack 在这里会做什么？提前致谢

unstack 函数获取与多索引 ('column' Married) 和数据透视表相同的级别 - 创建列名并通过它重新排序数据。它被称为旋转。