条形图和彩色分类变量

Posted 2023-03-12

【中文标题】条形图和彩色分类变量

【英文标题】：Bar plot and coloured categorical variable

【发布时间】：2020-03-17 13:28:28

【问题描述】：

我有一个包含 3 个变量的数据框：

data= [["2019/oct",10,"Approved"],["2019/oct",20,"Approved"],["2019/oct",30,"Approved"],["2019/oct",40,"Approved"],["2019/nov",20,"Under evaluation"],["2019/dec",30,"Aproved"]] 
df = pd.DataFrame(data, columns=['Period', 'Observations', 'Result'])

我想要一个按 Period 列分组的条形图，显示 Observations 列中包含的所有值，并用 Result 列着色。 我该怎么做？

我尝试了 sns.barplot，但它只将观察列中的值加入到一个条中（值的平均值）。

sns.barplot(x='Period',y='Observations',hue='Result',data=df,ci=None)

Plot output

【问题讨论】：

您是否正在寻找汇总观察结果的堆积条形图？例如，请参阅以下内容：***.com/questions/23415500/…

【参考方案1】：

如果您希望它按月份分组，然后堆叠，请使用以下内容（注意我更新了您的代码以确保一个月有多个状态），但不确定我是否完全正确理解了您的问题：

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


data= [["2019/oct",10,"Approved"],["2019/oct",20,"Approved"],["2019/oct",30,"Approved"],["2019/oct",40,"Under evaluation"],["2019/nov",20,"Under evaluation"],["2019/dec",30,"Aproved"]] 
df = pd.DataFrame(data, columns=['Period', 'Observations', 'Result'])


df.groupby(['Period', 'Result'])['Observations'].sum().unstack('Result').plot(kind='bar', stacked=True)

【讨论】：

谢谢蒂姆，这几乎是我想要的，但奥斯巴克做到了。

【参考方案2】：

假设您希望每一行都有一个栏，您可以执行以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

result_cat = df["Result"].astype("category")
result_codes = result_cat.cat.codes.values
cmap = plt.cm.Dark2(range(df["Result"].unique().shape[0]))

patches = []
for code in result_cat.cat.codes.unique():
    cat = result_cat.cat.categories[code]
    patches.append(mpatches.Patch(color=cmap[code], label=cat))

df.plot.bar(x='Period', 
            y='Observations',
            color=cmap[result_codes], 
            legend=False)
plt.ylabel("Observations")
plt.legend(handles=patches)

【讨论】：

这正是我想要的！非常感谢！