为啥将两个条形图子图合并为一个会改变轴，我该如何解决？

Posted 2023-03-27

【中文标题】为啥将两个条形图子图合并为一个会改变轴，我该如何解决？

【英文标题】：Why does merging two bar chart subplots into one change the axis and how can I fix this?为什么将两个条形图子图合并为一个会改变轴，我该如何解决？

【发布时间】：2022-01-16 10:51:12

【问题描述】：

我有两个数据框：

df1=pd.DataFrame(10*np.random.rand(4,3),index=[2,3,4,5],columns=["I","J","K"])
df2=pd.DataFrame(10*np.random.rand(4,3),index=[1,2,3,4],columns=["I","J","K"])

创建条形图后，我得到：

现在我想将它们合并成一个图，所以我尝试了：

fig, ax = plt.subplots(sharex=True)
ax1 = df1.plot.bar(legend=True, rot=0, stacked=True, width=0.1, position=1, colormap="bwr", ax=ax, alpha=0.7)
ax2 = df2.plot.bar(legend=True, rot=0, stacked=True, width=0.1, position=0, colormap="BrBG", ax=ax, alpha=0.7)
plt.show()

但结果不是我所期望的：

如您所见，我希望 x 轴具有值 1、2、3、4、5，并且图形与它们的原始索引值相对应。问题出在哪里，我该如何解决？

此外，如果可能的话，我需要自动设置新的轴值，因为我有许多这些数据帧都具有不同的轴值，并且手动插入新的轴值需要很长时间。也许我可以在索引列中使用.unique() 并以某种方式实现它？

【参考方案1】：

您可以将两个数据帧重新索引到同一个索引：

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

df1 = pd.DataFrame(10 * np.random.rand(4, 3), index=[2, 3, 4, 5], columns=["I", "J", "K"])
df2 = pd.DataFrame(10 * np.random.rand(4, 3), index=[1, 2, 3, 4], columns=["I", "J", "K"])

fig, ax = plt.subplots()
combined_index = df1.index.union(df2.index)
df1.reindex(combined_index).plot.bar(legend=True, rot=0, stacked=True, width=0.1, position=1,
                                     colormap="bwr", alpha=0.7, ax=ax)
df2.reindex(combined_index).plot.bar(legend=True, rot=0, stacked=True, width=0.1, position=0,
                                     colormap="BrBG", alpha=0.7, ax=ax)
plt.show()

Pandas 条形图使用数据框的索引创建分类 x 刻度（内部编号为 0,1,2,...）。首先分配内部刻度位置，然后分配标签。通过对两个数据框使用相同的索引，位置将重合。

【讨论】：

确实如此。更新似乎更符合熊猫哲学。我只用这些数字指数进行了测试。 index.union() 可能更安全，例如有日期。

第一个答案combined_index = np.unique(df1.index.to_list() + df2.index.to_list()) 也很完美。正是我想要的。谢谢。