如何使用分类列从 dataframe 制作堆叠的 plot

Question

我有一个 DataFrame：

    loan_status  Principal
244     PAIDOFF       1000
245     PAIDOFF       1000
246     PAIDOFF       1000
247     PAIDOFF       1000
248     PAIDOFF       1000
249     PAIDOFF       1000
250     PAIDOFF        800
252     PAIDOFF       1000
253     PAIDOFF       1000
254     PAIDOFF       1000
255     PAIDOFF       1000
256     PAIDOFF        800
257     PAIDOFF       1000
258     PAIDOFF       1000
259     PAIDOFF       1000
260  COLLECTION       1000
261  COLLECTION       1000
262  COLLECTION        800
263  COLLECTION        800
264  COLLECTION        800
265  COLLECTION       1000
266  COLLECTION       1000

我希望结果为

希望得到你的帮助 谢谢

Answer 1

使用pandas.DataFrame.groupby ：

按.count聚合：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df.groupby(['Principal', 'loan_status'])['loan_status'].count().unstack().plot.bar(stacked=True)
plt.show()

按.sum ：

df.groupby(['Principal', 'loan_status'])['Principal'].sum().unstack().plot.bar(stacked=True)
plt.show()

按.mean聚合：

df.groupby(['Principal', 'loan_status'])['Principal'].mean().unstack().plot.bar(stacked=True)
plt.show()

Answer 2

使用 pandas，您可以创建两个变量的交叉表，默认情况下为您提供计数。 如果其中一个变量是数值，则可以对其应用聚合 function。 可以直接从表中绘制堆积条形图，如下例所示，其中汇总了“Principal”值：

import pandas as pd    # v 1.1.3

# Note that if the 'values' and 'aggfunc' arguments are omitted, the
# table will contain the counts
ctab = pd.crosstab(index=df['Principal'], columns=df['loan_status'],
                   values=df['Principal'], aggfunc='sum')
ctab.plot.bar(stacked=True)