如何绘制按两个变量分组的条形图

Question

我有很多年的 15 分钟时间步长数据......

约会时间	数量
2018年1月7日 00:15	6.96
2018年1月7日 00:30	6.48
2018年1月7日 00:45	6.96
2018年1月7日 01:00	6.72
。	。
。	。

我正在使用熊猫。如何生成横轴为月份的条形图；以及每年的一系列（一组条形图）；每个条形的高度是该月和该年的总量。

正是这样：

Answer 1

假数据框创建：

df = pd.DataFrame()
df['Datetime'] = pd.date_range(start = '01/07/2018', end = '13/08/2021', freq = '15min')
df['Quantity'] = np.random.rand(len(df))

从这一点开始，您应该提取月份和年份并将它们保存在单独的列中：

df['month'] = df['Datetime'].dt.month
df['year'] = df['Datetime'].dt.year

然后你必须计算'Quantity'每年每月的总和：

df = df.groupby(by = ['month', 'year'])['Quantity'].sum().reset_index()

读完这篇文章后，您应该有一个像这样的数据框：

             Datetime  Quantity  month  year
0 2018-01-07 00:00:00  0.226113      1  2018
1 2018-01-07 00:15:00  0.222872      1  2018
2 2018-01-07 00:30:00  0.835484      1  2018
3 2018-01-07 00:45:00  0.775771      1  2018
4 2018-01-07 01:00:00  0.972559      1  2018
5 2018-01-07 01:15:00  0.418036      1  2018
6 2018-01-07 01:30:00  0.902843      1  2018
7 2018-01-07 01:45:00  0.012441      1  2018
8 2018-01-07 02:00:00  0.883437      1  2018
9 2018-01-07 02:15:00  0.183561      1  2018

现在数据框已准备好绘制；使用seaborn：

fig, ax = plt.subplots()

sns.barplot(ax = ax, data = df, x = 'month', y = 'Quantity', hue = 'year')

plt.show()

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


df = pd.DataFrame()
df['Datetime'] = pd.date_range(start = '01/07/2018', end = '13/08/2021', freq = '15min')
df['Quantity'] = np.random.rand(len(df))
df['month'] = df['Datetime'].dt.month
df['year'] = df['Datetime'].dt.year

df = df.groupby(by = ['month', 'year'])['Quantity'].sum().reset_index()


fig, ax = plt.subplots()

sns.barplot(ax = ax, data = df, x = 'month', y = 'Quantity', hue = 'year')

plt.show()