Plotly：如何使用 group by 创建条形图？

Question

我有一个数据集如下：

import pandas as pd
data = dict(Pclass=[1,1,2,2,3,3],
            Survived = [0,1,0,1,0,1],
            CategorySize = [80,136,97,87,372,119] )

我需要在pythonbarchart中创建一个using ，它按Pclass分组。在每组中，我有 2 列和，在 Y 轴上我应该有. 因此，我必须有 6 个条，分为 3 组。plotlySurvived=0Survived=1CategorySize

这是我尝试过的：

import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objects as go

data = [ go.Bar( x = PclassSurvived.Pclass, y = PclassSurvived.CategorySize ) ]
layout = go.Layout(title= 'Pclass-Survived', xaxis = dict(title = 'Pclass'), yaxis = dict(title = 'CategorySize'),barmode='group' )
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)

pyo.plot( fig, filename='./Output/Pclass-Survived.html')

但是，这不是我需要的。

Answer 1

Pandas这可以通过'sgroupby和Plotly Express轻松完成。

Pclass您应该按列对数据进行分组Survived，并将求和聚合函数应用于该CategorySize列。

barmode这样，您将获得 6 个组及其合计值，并且借助该属性（通过使用值），您可以轻松地为每个组绘制一对条形图（并排）'group'，您可以在文档.​

代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

data = pd.DataFrame(
    dict(
        Pclass=[1, 1, 2, 2, 3, 3],
        Survived=[0, 1, 0, 1, 0, 1],
        CategorySize=[80, 136, 97, 87, 372, 119],
    )
)

现在您对数据进行分组：

import pandas as pd
import plotly.express as px

data = pd.DataFrame(
    dict(
        Pclass=[1, 1, 2, 2, 3, 3],
        Survived=[0, 1, 0, 1, 0, 1],
        CategorySize=[80, 136, 97, 87, 372, 119],
    )
)

并将Survived列值转换为字符串（因此将其视为离散变量，而不是数字变量）：

grouped_df = data.groupby(by=["Pclass", "Survived"], as_index=False).agg(
    {"CategorySize": "sum"}
)

现在，您应该：

	P级	幸存下来	类别大小
0	1	死了	80
1	1	幸存下来	136
2	2	死了	97
3	2	幸存下来	87
4	3	死了	第372章
5	3	幸存下来	119

最后，可视化您的数据：

grouped_df.Survived = grouped_df.Survived.map({0: "Died", 1: "Survived",})