[英]Matplotlib stacked bar plot: need to swap x and height
我正在查看一些世界生态足迹数据,我想制作每种足迹类型的堆叠条形图,其中相互叠加的值是相同的,但适用于不同的国家。 因此,我开始使用其中的2个脚印只是为了使某些功能正常工作。
这是我要工作的(某种):
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Create DataFrame from CSV file
df = pd.read_csv('countries.csv')
# Slice Series out of DF
cropFoot = df['Cropland Footprint']
grazeFoot = df['Grazing Footprint']
# Convert Series to list
cropFoot = list(cropFoot)
grazeFoot = list(grazeFoot)
X = range(163) # the lists have 163 entries
plt.bar(X, height=cropFoot)
plt.bar(X, height=grazeFoot, bottom = cropFoot)
plt.show()
生成以下图:
我想在x轴上显示5个单独的足迹,以便每个国家的足迹数据相互叠加。 本质上,现在X轴显示了163个国家/地区的2个足迹。 我要相反。 因此,我希望每个条带上有163个国家/地区的5个条带。
像这样的东西(但有163个堆叠,而不是7个):
毫不奇怪,仅交换X和高度...是行不通的。 结果根本没有任何意义:
plt.bar(cropFoot, height=X)
plt.bar(grazeFoot, height=X, bottom = cropFoot)
plt.show()
看起来像这样:
关于如何正确扭转这一点的任何建议? 这是我正在使用的数据集 ,来自Kaggle。
由于您已经在使用数据框 ,因此您可能需要尝试使用提供的条形图方法,该方法更容易使用。 要堆叠,只需设置参数stacked=True
。 但是,堆叠的是列名,因此您必须首先转置数据框。 它可能看起来像这样:
footprints = ['Cropland Footprint', 'Grazing Footprint', ...] # fill with other footprints
data = df[footprints].T
data.plot.bar(stacked=True, legend=False) # you probably don't want a legend with 163 countries
举个例子:
df = pd.DataFrame(
np.arange(200).reshape(40, 5),
index=[f'i{x}' for x in range(40)],
columns=[f'c{x}' for x in range(5)]
)
df.T.plot.bar(stacked=True, legend=False)
我认为使用数据框条形图的@busybear答案会更好,但我想显示一个使用matplotlib.pyplot.bar
的解决方案可能是适当的,因为这是问题的完整性。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Creates a randomized set of data to use for demonstration
n = 163
m = 5
footprints = np.zeros((m, n))
for ii in range(n):
for jj in range(m):
footprints[jj][ii] = random.random()*10
# This line is unnecessary for the example, it is purely for plot aesthetic
fig = plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=200)
# colors can be replaced with any list of colors of any length >= 1
colors = plt.rcParams["axes.prop_cycle"].by_key()["color"]
bottom = np.zeros(5)
for ii in range(1, n):
for jj in range(m):
plt.bar(jj, height=footprints[jj][ii], bottom=bottom[jj],
color=colors[ii % len(colors)])
bottom[jj] = bottom[jj] + footprints[jj][ii]
plt.show()
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