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具有动态列名称的Pandas数据框上的水平条形图

[英]Horizontal Bar Chart on Pandas Data Frame with Dynamic Column Names

我有以下源数据(来自csv文件):

ABC,2016-6-9 0:00,95,"{'//Purple': [115L], '//Yellow': [403L], '//Blue': [16L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-10 0:00,0,"{'//Purple': [219L], '//Yellow': [381L], '//Blue': [90L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-11 0:00,0,"{'//Purple': [817L], '//Yellow': [21L], '//Blue': [31L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-12 0:00,0,"{'//Purple': [80L], '//Yellow': [2011L], '//Blue': [8888L], '//White-XYZ': [0L]}"
ABC,2016-6-13 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Yellow': [15L], '//Blue': [4L], '//White-XYZ': [0L]}"
DEF,2016-6-16 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [3L]}"
DEF,2016-6-17 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [0L]}"
DEF,2016-6-18 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [7L]}"
DEF,2016-6-19 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [14L]}"
DEF,2016-6-20 0:00,0,"{'//Purple': [32L], '//Black': [15L], '//Pink': [4L], '//NPO-Green': [21L]}"

我使用“ 如何从Pandas数据框(Python)中的字典中删除花括号,撇号和方括号”将该数据转换为可用于绘制某些变量的数据框。 数据框如下所示(注意:与源csv文件中的数据不同,但结构相同):

   Company   Date         Code       Yellow     Blue        White      Black

0  ABC       2016-6-9     115        403         16         19         472     
1  ABC       2016-6-10    219        381         90         20         2474
2  ABC       2016-6-11    817        21          31         88         54
3  ABC       2016-6-12    80         2011        8888       0          21
4  ABC       2016-6-13    21         15          46         20         56
5  DEF       2016-6-16    64         42          76         4          41
6  DEF       2016-6-17    694        13          84         50         986
7  DEF       2016-6-18    325        485         38         60         174
8  DEF       2016-6-19    418        35          174        251        11
9  DEF       2016-6-20    50         56          59         19         03

我需要创建几个颜色的时间序列图(考虑到数据帧的构造方式,我可以非常容易地做到这一点)。

但是,我还希望能够绘制特定日期的水平条形图(例如,请参见https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/examples/horizo​​ntal_barplot.html )。

例如,使用我的数据,截至2016年6月9日,条形图如下所示(未按比例绘制):

Black:    ********************************

Yellow:   **************************

White:    ***

Blue:     **

我遇到的问题是列名(例如“黄色”,“蓝色”,“白色”和“黑色”)可以更改,列数也可以更改。

有谁知道是否可以遍历“代码”列右侧的一定数量的列,然后使用这些列创建类似于上述内容的水平条形图? 还是在“代码”列的右侧获取一部分数据?

或者,数据框本身是否需要采用不同的结构,以便可以用来制作时间序列图和水平条形图?

谢谢!

为了在“代码”列的右侧遍历一定数量的列,我将采取以下形式

for col in df.columns[3:]:
    plot(col)

但是,这仅在您可以保证您的列始终保持相同顺序时才有效。 另外,您可以确保特定图表的关注列以系统的方式命名。

希望这可以帮助!

IIUC您可以通过以下方式进行操作:

原始DF:

In [127]: df
Out[127]:
  Company       Date  Code  Yellow  Blue  White  Black
0     ABC 2016-06-09   115     403    16     19    472
1     ABC 2016-06-10   219     381    90     20   2474
2     ABC 2016-06-11   817      21    31     88     54
3     ABC 2016-06-12    80    2011  8888      0     21
4     ABC 2016-06-13    21      15    46     20     56
5     DEF 2016-06-16    64      42    76      4     41
6     DEF 2016-06-17   694      13    84     50    986
7     DEF 2016-06-18   325     485    38     60    174
8     DEF 2016-06-19   418      35   174    251     11
9     DEF 2016-06-20    50      56    59     19      3

Date设置为索引:

In [128]: df = df.set_index('Date')

In [129]: df
Out[129]:
           Company  Code  Yellow  Blue  White  Black
Date
2016-06-09     ABC   115     403    16     19    472
2016-06-10     ABC   219     381    90     20   2474
2016-06-11     ABC   817      21    31     88     54
2016-06-12     ABC    80    2011  8888      0     21
2016-06-13     ABC    21      15    46     20     56
2016-06-16     DEF    64      42    76      4     41
2016-06-17     DEF   694      13    84     50    986
2016-06-18     DEF   325     485    38     60    174
2016-06-19     DEF   418      35   174    251     11
2016-06-20     DEF    50      56    59     19      3

In [130]: cols = df.drop(['Company','Code'], 1).columns.tolist()

In [131]: cols
Out[131]: ['Yellow', 'Blue', 'White', 'Black']

In [139]: %paste
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')

In [140]: df.ix['2016-06-09', cols].plot.barh(rot=0, color=cols)
Out[140]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1890a898>

在此处输入图片说明

或如果要绘图则排序:

In [142]: srt = df.ix['2016-06-09', cols].sort_values()

In [143]: srt.plot.barh(color=srt.index)
Out[143]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1cf16748>

在此处输入图片说明

暂无
暂无

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