在Matplotlib的水平堆積條形圖

Question

我正在嘗試使用matplotlib創建一個水平堆積條形圖，但我看不到如何使條形實際堆疊而不是從y軸開始。

這是我的測試代碼。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
plot_chart(df, fig, ax)
ind = arange(df.shape[0])      
ax.barh(ind, df['EndUse_91_1.0'], color='#FFFF00')
ax.barh(ind, df['EndUse_91_nan'], color='#FFFF00')
ax.barh(ind, df['EndUse_80_1.0'], color='#0070C0')
ax.barh(ind, df['EndUse_80_nan'], color='#0070C0')
plt.show()

在看到tcaswell的評論之后編輯使用left kwarg。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
plot_chart(df, fig, ax)
ind = arange(df.shape[0])      
ax.barh(ind, df['EndUse_91_1.0'], color='#FFFF00')
lefts = df['EndUse_91_1.0']
ax.barh(ind, df['EndUse_91_nan'], color='#FFFF00', left=lefts)
lefts = lefts + df['EndUse_91_1.0']
ax.barh(ind, df['EndUse_80_1.0'], color='#0070C0', left=lefts)
lefts = lefts + df['EndUse_91_1.0']
ax.barh(ind, df['EndUse_80_nan'], color='#0070C0', left=lefts)
plt.show()

這似乎是正確的方法，但如果沒有特定條形的數據，它就會失敗，因為它試圖將nan添加到一個然后返回nan的值。

Answer 1

既然您正在使用熊貓，那么值得一提的是您可以在本地進行堆積條形圖：

df2.plot(kind='bar', stacked=True)

請參閱文檔的可視化部分 。

Answer 2

這是一個解決方案，雖然我確信必須有更好的方法。 series.fillna(0)部分用series.fillna(0)替換任何nan 。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
plot_chart(df, fig, ax)
ind = arange(df.shape[0])      
ax.barh(ind, df['EndUse_91_1.0'], color='#FFFF00')
lefts = df['EndUse_91_1.0'].fillna(0)
ax.barh(ind, df['EndUse_91_nan'], color='#FFFF00', left=lefts)
lefts = lefts + df['EndUse_91_1.0'].fillna(0)
ax.barh(ind, df['EndUse_80_1.0'], color='#0070C0', left=lefts)
lefts = lefts + df['EndUse_91_1.0'].fillna(0)
ax.barh(ind, df['EndUse_80_nan'], color='#0070C0', left=lefts)
plt.show()

Answer 3

作為旁注，您可以通過以下方式將重復代碼包裝在循環中：

data_lst = [df['EndUse_91_1.0'], ..]
color_lst = ["FFFF00", ..]
left = 0
for data, color in zip(data_lst, color_lst):
    ax.barh(ind, data, color=color, left=left)
    left += data

模數據衛生

Answer 4

在Stack Overflow中有另一個很好的答案。 它會在附加到列表中時繪制Hbars！ 去回答。

Answer 5

這是一個簡單的堆疊水平條形圖，顯示等待和運行時間。

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

jobs = ['JOB1','JOB2','JOB3','JOB4']

# input wait times
waittimesin = ['03:20:50','04:45:10','06:10:40','05:30:30']
# converting wait times to float
waittimes = []
for wt in waittimesin:
    waittime = datetime.strptime(wt,'%H:%M:%S')
    waittime = waittime.hour + waittime.minute/60 + waittime.second/3600
    waittimes.append(waittime)

# input run times
runtimesin = ['00:20:50','01:00:10','00:30:40','00:10:30']
# converting run times to float    
runtimes = []
for rt in runtimesin:
    runtime = datetime.strptime(rt,'%H:%M:%S')
    runtime = runtime.hour + runtime.minute/60 + runtime.second/3600
    runtimes.append(runtime)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.barh(jobs, waittimes, align='center', height=.25, color='#00ff00',label='wait time')
ax.barh(jobs, runtimes, align='center', height=.25, left=waittimes, color='g',label='run time')
ax.set_yticks(jobs)
ax.set_xlabel('Hour')
ax.set_title('Run Time by Job')
ax.grid(True)
ax.legend()
plt.tight_layout()
#plt.savefig('C:\\Data\\stackedbar.png')
plt.show()

Answer 6

它也可以（並且非常容易）通過使用Map和add operator以元素方式添加所有元素。 正如在Python中按元素添加2個列表的問題中已經回答的那樣？ 。 或者只使用numpy數組。