如何分组聚合最小值/最大值并绘制分组条形图

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何分组聚合最小值/最大值并绘制分组条形图

【英文标题】：How to groupby aggregate min / max and plot grouped bars

【发布时间】：2022-01-07 15:37:42

【问题描述】：

我正在尝试将min () 和max () 的函数绘制在同一个图中，我已经可以使用max () 的函数但是我如何将两者加入同一个图中并且可以显示正确吗？ 我的代码和输出示例：

df.groupby('fecha_inicio')['capacidad_base_firme'].max().plot(kind='bar', legend = 'Reverse')
plt.xlabel('Tarifa de Base firme por Zona')

我的数据框输出：

               zona  capacidad_base_firme  ...  fecha_inicio   fecha_fin
0               Sur               1.52306  ...    2016-01-01  2016-03-31
1            Centro               2.84902  ...    2016-01-01  2016-03-31
2         Occidente               1.57302  ...    2016-01-01  2016-03-31
3             Golfo               3.06847  ...    2016-01-01  2016-03-31
4             Norte               4.34706  ...    2016-01-01  2016-03-31
..              ...                   ...  ...           ...         ...
67            Golfo               5.22776  ...    2017-10-01  2017-12-31
68            Norte               6.99284  ...    2017-10-01  2017-12-31
69            Istmo               7.25957  ...    2017-10-01  2017-12-31
70         Nacional               0.21971  ...    2017-10-01  2017-12-31
71  Nacional con AB              -0.72323  ...    2017-10-01  2017-12-31

[72 rows x 10 columns]

【参考方案1】：

正确的做法是用.agg同时聚合多个metrics，然后直接用pandas.DataFrame.plot绘图 无需为每个指标调用.groupby。对于非常大的数据集，这可能会占用大量资源。 也无需单独调用matplotlib 来创建图形和坐标轴，因为这是由pandas.DataFrame.plot 处理的，它使用matplotlib 作为默认后端。

在python 3.9.7、pandas 1.3.4、matplotlib 3.5.0中测试

import seaborn as sns  # for data
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# load the test data
df = sns.load_dataset('penguins')

# display(df.head(3))
  species     island  bill_length_mm  bill_depth_mm  flipper_length_mm  body_mass_g     sex
0  Adelie  Torgersen            39.1           18.7              181.0       3750.0    Male
1  Adelie  Torgersen            39.5           17.4              186.0       3800.0  Female
2  Adelie  Torgersen            40.3           18.0              195.0       3250.0  Female

# aggregate metrics on a column
dfg = df.groupby('species').bill_length_mm.agg(['min', 'max'])

# display(dfg)
            min   max
species              
Adelie     32.1  46.0
Chinstrap  40.9  58.0
Gentoo     40.9  59.6

# plot the grouped bar
ax = dfg.plot(kind='bar', figsize=(8, 6), title='Bill Length (mm)', xlabel='Species', ylabel='Length (mm)', rot=0)
plt.show()

将stacked=True 用于堆叠条形

ax = dfg.plot(kind='bar', figsize=(8, 6), title='Bill Length (mm)', xlabel='Species', ylabel='Length (mm)', rot=0, stacked=True)

【讨论】：

非常感谢您的回答，这对我学习 Python 有很大帮助！

【参考方案2】：

第 1 步

创建一个子图来绘制数据

fig, ax = plt.subplots()

第 2 步

将 DataFrame 最大值和最小值绘制到特定轴

df.groupby('fecha_inicio')['capacidad_base_firme'].max().plot(ax = ax, kind='bar', legend = 'Reverse', label='Maximum')
df.groupby('fecha_inicio')['capacidad_base_firme'].min().plot(ax = ax, kind='bar', legend = 'Reverse', label='Minimum')

您可能需要调整 zorder 以获得堆积条形图的效果。