Pandas 中分组值的堆叠直方图答案

【问题标题】：Stacked histogram of grouped values in PandasPandas 中分组值的堆叠直方图
【发布时间】：2017-05-28 02:01:23
【问题描述】：

我正在尝试使用此代码创建分组值的堆叠直方图：

titanic.groupby('Survived').Age.hist(stacked=True)

但我得到的直方图没有堆积条形。

如何在不必直接使用 matplotlib 或迭代组的情况下堆叠直方图的条形？

使用的数据集：https://www.udacity.com/api/nodes/5454512672/supplemental_media/titanic-datacsv/download

【问题讨论】：

标签： python pandas histogram

【解决方案1】：

改进答案，最好的方法可能是：

titanic.pivot(columns='Survived').Age.plot(kind = 'hist', stacked=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

到目前为止，我发现的最好方法是使用组创建一个新的数据框：

pd.DataFrame({'Non-Survivors': titanic.groupby('Survived').get_group(0).Age,
              'Survivors':   titanic.groupby('Survived').get_group(1).Age})
            .plot.hist(stacked=True)

【讨论】：

当按具有更多值的列分组时，这可能更容易：pd.DataFrame({k: v for k, v in titanic.groupby('Survived').Age}).plot.hist(stacked=True)
这里对我来说是最好的解决方案，尤其是df.pivot 是一个非常具体的操作，仅适用于分类系列。

【解决方案3】：

我定义了一个利用np.histogram的自定义函数
另请注意，直方图组是在 'Survived' 组内计算的

def hist(x):
    h, e = np.histogram(x.dropna(), range=(0, 80))
    e = e.astype(int)
    return pd.Series(h, zip(e[:-1], e[1:]))

kw = dict(stacked=True, width=1, rot=45)
titanic.groupby('Survived').Age.apply(hist).unstack(0).plot.bar(**kw)

【讨论】：

【解决方案4】：

此解决方案使用条形图而不是直方图，但我认为它可以为您提供所需的内容。

titanic.groupby(['Survived', pd.cut(titanic['Age'], np.arange(0,100,10))])\
       .size()\
       .unstack(0)\
       .plot.bar(stacked=True)

【讨论】：