fla*_*uid 2 python matplotlib bar-chart pandas seaborn
我正在尝试根据不同类别的计数(数据框中的“类”列)生成堆积条形图。
我的数据也按另一个类别(“STRAT”列)分组。
我有实际的数字绘图,但我想将这些比例设为总计 100%。IE。因此,对于每个“STRAT”类别,所有条形图都是图表的全高,就像垂直饼图一样。
以下是我的尝试和结果。
样本是大型数据集的一小部分。
import pandas as pd
df_test= pd.read_excel('df.xlsx')
df_test
From To Interval (m) Class STRAT Total %S
308 309 1 PAF CBC 4.15
309 310 1 PAF CBC 3.76
320 321 1 UC CBC 0.85
330 331 1 UC CBC 0.698
342 343 1 NAF LBB 0.259
376 377 1 NAF LBB 0.395
412 413 1 UC LBB 1.19
51 52 1 PAF UBB 2.27
420 420.5 0.5 UC UAB 2.85
189 190 1 PAF LBB 1.52
520 521 1 NAF UAB 1.45
632 633 1 NAF UAB 0.0615
644 645 1 NAF UAB 0.178
df_test.groupby(['STRAT', 'Class']).size().unstack().plot.bar(stacked=True)
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这给了我一个堆积的条形图,但它没有缩放到 100%
我找不到一种巧妙的方法将“类计数/total_counts”计算放入代码中以获取百分比而不是数字。
您可以使用 matplotlib 执行很多操作来强制缩放 y 轴,以便将所有内容标准化为 100%,如下所示: MatPlotLib 中的 100% Stacked Bar Chart
但是,您的问题可以更简单地解决。
如果这是具有两个关键列 Class 和 STRAT 的数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Class': 2*['a', 'b', 'c', 'd'],'STRAT': 'x', 'y', 'x', 'z','y','x','z','w'],'value': np.random.randint(0, int(1e2),8)})
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然后您可以通过这种方式轻松计算 %ges:
df_pct = (df.groupby(['STRAT','Class'])['value'].count()/df.groupby(['STRAT'])['value'].count())
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您最终可以完全按照您在代码中的方式进行绘图:
df_pct.unstack().plot.bar(stacked=True)
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