使用 ax.bar() 使用 matplotlib 绘制多个条形图

Question

跟进我之前的问题：按小时将日期时间对象排序到 pandas 数据框，然后可视化为直方图

我需要为代表观看者计数的一个 X 轴值绘制 3 个条形图。现在他们显示一分钟以内或以上的内容。我需要一个向全体观众展示的内容。我有数据框，但我似乎无法让它们看起来正确。只要有 2 个栏，我就没有问题，看起来就像我想要有两个栏：

代码的相关部分：

# Time and date stamp variables
allviews = int(df['time'].dt.hour.count())
date = str(df['date'][0].date())
hours = df_hist_short.index.tolist()
hours[:] = [str(x) + ':00' for x in hours]

我用来表示 X 轴的小时变量可能有问题，因为我将其转换为字符串，这样我就可以使小时看起来像而不23:00只是 pandas 索引输出23等。我见过人们添加或减去值的示例X 更改条形位置。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5))
short_viewers = ax.bar(hours, df_hist_short['time'], width=-0.35, align='edge')
long_viewers = ax.bar(hours, df_hist_long['time'], width=0.35, align='edge')

现在我设置了align='edge'，两个宽度值是绝对值和负值。但我不知道如何让它看起来正确的 3 条。我没有找到任何关于酒吧的定位参数。我也尝试使用 plt.hist() 但无法获得与 plt.bar() 函数相同的输出。

因此，我希望在左侧上方显示的图表上有第三个条形图，比其他两个条形图稍宽一些。

Answer 1

pandas如果您一步而不是两步（或三步）绘制条形图，它将为您完成此对齐。考虑这个例子（改编自文档，为每只动物添加第三个栏）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
height = [1, 5, 20, 3, 30, 6, 10]
index = ['snail', 'pig', 'elephant',
         'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
df = pd.DataFrame({'speed': speed,
                   'lifespan': lifespan,
                   'height': height}, index=index)
ax = df.plot.bar(rot=0)

plt.show()

Answer 2

在纯 matplotlib 中，您可以调整绘图的 x 值，而不是像您所做的那样使用宽度参数来定位条形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Make some fake data:
n_series = 3
n_observations = 5
x = np.arange(n_observations)
data = np.random.random((n_observations,n_series))


# Plotting:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,5))

# Determine bar widths
width_cluster = 0.7
width_bar = width_cluster/n_series

for n in range(n_series):
    x_positions = x+(width_bar*n)-width_cluster/2
    ax.bar(x_positions, data[:,n], width_bar, align='edge')

在您的特定情况下，seaborn可能是一个不错的选择。您应该（几乎总是）尝试将数据保留为长格式，因此最好保留单个数据框并添加一列将每行标记为短，而不是三个单独的短、中和长数据框，中或长。使用这个新列作为hueSeaborn 中的参数barplot