條形圖大熊貓數據幀與背景虛化

Question

我有以下DF：

  [A  B  C   D 
1Q18  6.9 0.0  25.0  9.9 
2Q17  NaN NaN  NaN  NaN 
2Q18  7.1 0.0  25.0  4.1 
3Q17  NaN NaN  NaN  NaN 
3Q18  7.3 0.0  25.0  5.3 
4Q17  NaN NaN  NaN  NaN 
4Q18  7.0 0.0  25.0  8.3] 

我想獲得的曲線圖，如

我第一次嘗試與酒吧（DF），但它只是圖中的第一列

p=Bar(df) 
show(p) 

我也試過：

p=Bar(popo, values=["A","B"]) 
show(p) 
>raise ValueError("expected an element of either %s, got %r" % (nice_join(self.type_params), value)) 
ValueError: expected an element of either Column(Float) or Column(String), got array([[ 6.9, 0. ]]) 

預先感謝您讓我什麼，我做錯了

歡呼

Answer 1

在[散景0.12.6+]可以使用visual dodge：

from bokeh.core.properties import value 
from bokeh.io import show, output_file 
from bokeh.models import ColumnDataSource 
from bokeh.plotting import figure 
from bokeh.transform import dodge 

df.index = df.index.str.split('Q', expand=True) 
df = df.sort_index(level=[1,0]) 
df.index = df.index.map('Q'.join) 

#remove all NaNs, because not supported plotting 
df = df.dropna() 
print (df) 
     A B  C D 
1Q18 6.9 0.0 25.0 9.9 
2Q18 7.1 0.0 25.0 4.1 
3Q18 7.3 0.0 25.0 5.3 
4Q18 7.0 0.0 25.0 8.3 

---

output_file("dodged_bars.html") 

df = df.reset_index().rename(columns={'index':'qrange'}) 
data = df.to_dict(orient='list') 
idx = df['qrange'].tolist() 

source = ColumnDataSource(data=data) 

p = figure(x_range=idx, y_range=(0, df[['A','B','C','D']].values.max() + 5), 
      plot_height=250, title="Report", 
      toolbar_location=None, tools="") 

p.vbar(x=dodge('qrange', -0.3, range=p.x_range), top='A', width=0.2, source=source, 
     color="#c9d9d3", legend=value("A")) 

p.vbar(x=dodge('qrange', -0.1, range=p.x_range), top='B', width=0.2, source=source, 
     color="#718dbf", legend=value("B")) 

p.vbar(x=dodge('qrange', 0.1, range=p.x_range), top='C', width=0.2, source=source, 
     color="#e84d60", legend=value("C")) 

p.vbar(x=dodge('qrange', 0.3, range=p.x_range), top='D', width=0.2, source=source, 
     color="#ddb7b1", legend=value("D")) 


p.x_range.range_padding = 0.2 
p.xgrid.grid_line_color = None 
p.legend.location = "top_left" 
p.legend.orientation = "horizontal" 

show(p) 

---

Answer 2

您的數據轉動，所以我unpivot操作它，然後去與Bar情節，希望這是你所需要的：

a = [6.9, np.nan, 7.1, np.nan, 7.3, np.nan, 7.0] 
b = [0.0, np.nan, 0.0, np.nan, 0.0, np.nan, 0.0] 
c = [25.0, np.nan, 25.0, np.nan, 25.0, np.nan, 25.0] 
d = [9.9, np.nan, 4.1, np.nan, 5.3, np.nan, 8.3] 

df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c, 'D': d}, index =['1Q18', '2Q17', '2Q18', '3Q17', '3Q18', '4Q17', '4Q18']) 
df.reset_index(inplace=True) 
df = pd.melt(df, id_vars='index').dropna().set_index('index') 
p = Bar(df, values='value', group='variable') 
show(p)