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[英]How to plot additional values over bar chart as segments in matplotlib?
[英]How to group and plot values a bar chart matplotlib
我试图将所有values
group
为months
并将其plot
为bar chart
。 以下是我到目前为止所尝试的内容:
import pandas as pd
d1 = ({
'Date' : ['1/7/18','1/7/18','1/8/18','1/8/18','1/9/18'],
'Value' : ['Foo','Bar','Foo','Bar','Foo'],
})
df1 = pd.DataFrame(data = d1)
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1.set_index('Date', inplace = True)
df1.resample('1M').count()['Value'].plot(kind = 'bar')
但这只产生one bar
count
为5
one bar
。 我希望预期的输出是3
单独的bars
。 一个count
的2
对July
, 2
为August
,和1
为September
。
问题是转换为日期时间,需要设置格式或dayfirst=True
,因为DD/MM/YY
:
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], format='%d/%m/%y')
要么:
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], dayfirst=True)
如果需要按月份名称使用:
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], format='%d/%m/%y').dt.month_name()
#alternative
#df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], format='%d/%m/%y').dt.strftime('%B')
df1.groupby('Date')['Value'].count().plot(kind = 'bar')
如果需要正确的月份订购:
months = ['January','February','March','April','May','June','July','August',
'September','October','November','December']
df1['Date'] = pd.Categorical(df1['Date'], categories=months, ordered=True)
df1.groupby('Date')['Value'].count().plot(kind = 'bar')
如果想过滤掉0
值:
df1.groupby('Date')['Value'].count().pipe(lambda x: x[x != 0]).plot(kind = 'bar')
感谢@asongtoruin的另一个想法:
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], format='%d/%m/%y')
#if necessary sorting datetimes
#df1 = df1.sort_values('Date')
df1['month_name'] = df1['Date'].dt.month_name()
df1.groupby('Date').agg({'Value': 'count', 'month_name': 'first'})
.plot(x='month_name', y='Value', kind='bar')
你的代码运行得很好,但你把日/月格式搞混了
你需要做的就是改变
'Date' : ['1/7/18','1/7/18','1/8/18','1/8/18','1/9/18'],
至
'Date' : ['7/1/18','7/1/18','8/1/18','8/1/18','9/1/18'],
另一种解决方案是使用数据透视表按日期分组。
pd.pivot_table(df1, values='Value', index='Date', aggfunc='count').plot(kind='bar')
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