我有這樣如何使用Pandas繪製條形圖?
a b c d e f label
1 3 4 5 6 7 1
2 2 5 7 5 7 0
4 7 9 0 8 7 1
6 9 4 7 3 8 1
7 0 9 8 7 6 0
我一直在使用從大熊貓HIST()函數嘗試,但我不能圖我如何在條形圖中包含標籤以獲得如圖中所示的圖形。
我有這樣如何使用Pandas繪製條形圖?
a b c d e f label
1 3 4 5 6 7 1
2 2 5 7 5 7 0
4 7 9 0 8 7 1
6 9 4 7 3 8 1
7 0 9 8 7 6 0
我一直在使用從大熊貓HIST()函數嘗試,但我不能圖我如何在條形圖中包含標籤以獲得如圖中所示的圖形。
我認爲你需要pivot
具有計數由cumcount
和最後呼叫DataFrame.plot.bar
:
df = pd.pivot(index=df.groupby('label').cumcount(), columns=df.label, values=df.a).fillna(0)
print (df)
label 0 1
0 2.0 1.0
1 7.0 4.0
2 0.0 6.0
df.plot.bar()
df = df.groupby(['label', 'a']).size().unstack(0, fill_value=0)
df.plot.bar()
更好的樣品使用piRSquared
數據:
很酷的工作:-) thanku提出了可視化:) –
嘗試
df.groupby('label').a.value_counts().unstack(0, fill_value=0).plot.bar()
考慮數據框df
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(
np.random.randint(10, size=(50, 6)),
columns=list('abcdef')
).assign(label=np.random.randint(2, size=50))
print(df.head())
a b c d e f label
0 0 2 7 3 8 7 0
1 0 6 8 6 0 2 0
2 0 4 9 7 3 2 0
3 4 3 3 6 7 7 0
4 4 5 3 7 5 9 1
演示
df.groupby('label').a.value_counts().unstack(0, fill_value=0).plot.bar()
它工作:-) df.groupby('label').a.value_counts()。unstack(0,fill_value = 0).plot.bar()關於這一行你建議任何閱讀來理解的東西value_counts()函數? –
@NiranjanAgnihotri [***'value_counts' ***](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.value_counts.html) – piRSquared
如果我要動態繪製類似圖對於數據集中的所有屬性,我們在代碼行df.groupby('label')。a.value_counts()。unstack(0,fill_value = 0).plot.bar()中使用了屬性名稱。爲所有屬性動態執行此操作?將屬性名稱作爲字符串變量不起作用 –
也許是有用的,以顯示創建您的樣本輸入,這樣我們就可以輕鬆地構建數據幀自己和測試,如果輸出是正確的命令。 –
考慮你有上面的數據框。我用 –