用多列熊猫绘制堆叠条形图
我有两个数据，我需要得到的差异，然后把其中一个在这个差异之上。下面是一个很小的例子：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.DataFrame([[2,5,7,6,7],[4,4,4,4,3],[8,8,7,3,4],[16,10,12,13,16]], columns=["N", "A", "B", "C", "D"])
df2 = pd.DataFrame([[2,1,3,6,5],[4,1,2,3,2],[8,2,2,3,3],[16,8,10,3,11]], columns=["N", "A", "B", "C", "D"])
dfDiff = df1 - df2
dfDiff['N'] = df1['N']
# Individual barchart
colors = ['#6c8ebf', '#82b366', '#F7A01D', '#9876a7']
df1.set_index('N')[["A", "B", "C", "D"]].plot.bar(color=colors)
df2.set_index('N')[["A", "B", "C", "D"]].plot.bar(color=colors)
dfStacked = pd.DataFrame(columns=["N", "A", "A_diff", "B", "B_diff"])
dfStacked["N"] = df2["N"]
dfStacked["A"] = df2["A"]
dfStacked["B"] = df2["B"]
dfStacked["C"] = df2["C"]
dfStacked["D"] = df2["D"]
dfStacked["A_diff"] = dfDiff["A"]
dfStacked["B_diff"] = dfDiff["B"]
dfStacked["C_diff"] = dfDiff["C"]
dfStacked["D_diff"] = dfDiff["D"]
dfStacked.set_index('N').plot.bar(stacked=True)
plt.show()数据格式如下所示：
问题是，现在新堆叠的东西都合并了。我想让"A“与"A_diff”、"B“、"B_diff”堆叠在一起，"C“与"C_diff”堆叠在一起，D与"D_diff“堆叠在一起。
例如，我将代码改为" A“和"A_diff”作为dfStacked.set_index('N')[["A", "A_diff"]].plot.bar(stacked=True)，这看起来是正确的，但我希望A、B、C和D在前两个数字中按N分组。
为此，我需要一个新的数据格式吗，比如dfStacked？如果是，应以何种形式添加内容？如何保持相同的颜色，但为“顶部”堆叠栏添加hatch="/" only呢？
以下数据是否更好？：
df3 = pd.DataFrame(columns=["N", "Algorithm", "df1", "dfDiff"])
df3.loc[len(df3)] = [2, "A", 20, 10]
df3.loc[len(df3)] = [2, "A", 1, 4]
df3.loc[len(df3)] = [4, "A", 2, 3]
df3.loc[len(df3)] = [4, "A", 3, 4]
df3.loc[len(df3)] = [2, "B", 1, 3]
df3.loc[len(df3)] = [2, "B", 2, 4]
df3.loc[len(df3)] = [4, "B", 3, 3]
df3.loc[len(df3)] = [4, "B", 4, 2]但是如何按照"N“和”算法“对它们进行分组呢？我的意思是，每一行对应于一个条形，只是它们应该与所有的“算法”一起按"N“分组，最后两列是每条的两个”部分“。最好是颜色匹配前两个数字(对于“算法”)，但顶部的部分有hatch="/"，例如。
谢谢你的帮助
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-08-24 18:09:12
我将从df1、df2开始，以稍微不同的方式获得dfStacked：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(
[
[2,5,7,6,7],
[4,4,4,4,3],
[8,8,7,3,4],
[16,10,12,13,16]
],
columns=["N", "A", "B", "C", "D"]
).set_index('N')
df2 = pd.DataFrame(
[
[2,1,3,6,5],
[4,1,2,3,2],
[8,2,2,3,3],
[16,8,10,3,11]
],
columns=["N", "A", "B", "C", "D"]
).set_index('N')
dfStacked = pd.concat(
[df1, df1-df2],
axis=1,
keys=['raw','diff']
).reorder_levels([1,0], axis=1)现在我们有了这个DataFrame
要将这些数据绘制成由第一层叠加的条形图，我们可以使用DataFrame.plot的两个特性-- ax和bottom。第一个是绘制条形图的轴的位置，第二个是条形底线应该开始的值的位置。要获得详细信息，可以使用help(plt.bar)阅读bottom和help(pd.DataFrame.plot)来阅读ax。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import TABLEAU_COLORS
plt.figure(figsize=(10,7))
ax = plt.gca()
names = dfStacked.columns.levels[0]
n = len(names)
color = iter(TABLEAU_COLORS)
w = 1/(n+2) # width
h = '/'*5 # hatch for diff values
for i, name in enumerate(names):
c = next(color) # color
p = n/2 - i # position
dfStacked[name]['raw'].plot.bar(
ax=ax,
position=p,
width=w,
color=c,
label=f'{name} raw'
)
dfStacked[name]['diff'].plot.bar(
ax=ax,
bottom=dfStacked[name]['raw'],
hatch=h,
position=p,
width=w,
color=c,
label=f'{name} diff'
)
ax.set_xlim([-1, n])
ax.tick_params(axis='x', rotation=0)
ax.legend();这是输出：
Stack Overflow用户
发布于 2022-08-25 02:35:04
IIUC，尝试在position中使用pd.DataFrame.plot.bar参数：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame([[2,5,7,6,7],[4,4,4,4,3],[8,8,7,3,4],[16,10,12,13,16]], columns=["N", "A", "B", "C", "D"])
df2 = pd.DataFrame([[2,1,3,6,5],[4,1,2,3,2],[8,2,2,3,3],[16,8,10,3,11]], columns=["N", "A", "B", "C", "D"])
dfDiff = df1 - df2
dfDiff['N'] = df1['N']
dfStacked = pd.DataFrame(columns=["N", "A", "A_diff", "B", "B_diff"])
dfStacked["N"] = df2["N"]
dfStacked["A"] = df2["A"]
dfStacked["B"] = df2["B"]
dfStacked["C"] = df2["C"]
dfStacked["D"] = df2["D"]
dfStacked["A_diff"] = dfDiff["A"]
dfStacked["B_diff"] = dfDiff["B"]
dfStacked["C_diff"] = dfDiff["C"]
dfStacked["D_diff"] = dfDiff["D"]
dfStacked = dfStacked.set_index('N')
colors = ['red', 'slateblue', 'lightseagreen', 'orange']
colors_c = ['darkred', 'blue', 'darkgreen', 'darkorange']
ax = dfStacked.filter(like='A').plot.bar(stacked=True, position=2, width=.1, color=[colors[0], colors_c[0]], edgecolor='w', alpha=.8)
dfStacked.filter(like='B').plot.bar(stacked=True, ax=ax, position=1, width=.1, color=[colors[1], colors_c[1]], edgecolor='w', alpha=.8)
dfStacked.filter(like='C').plot.bar(stacked=True, ax=ax, position=0, width=.1, color=[colors[2], colors_c[2]], edgecolor='w', alpha=.8)
dfStacked.filter(like='D').plot.bar(stacked=True, ax=ax, position=-1, width=.1, color=[colors[3], colors_c[3]], edgecolor='w', alpha=.8)
ax.set_xlim(-.5,3.5)
plt.legend(loc='upper center', ncol=4, bbox_to_anchor=(.5, 1.2))
plt.show()输出：
https://stackoverflow.com/questions/44620396
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