pandas.groupby().plot() 堆叠每组的行数，而不是实际值答案

【问题标题】：pandas.groupby().plot() stacking amount of rows per group by, not actual valuespandas.groupby().plot() 堆叠每组的行数，而不是实际值
【发布时间】：2020-01-07 18:16:24
【问题描述】：

我正在尝试创建一个堆叠条形图，其中显示了客户的两种交易类型。该图按周分类成列。我的代码结构中的示例代码如下：

%matplotlib inline
import pandas as pd
values = [('1','2019-07-28','retail',11),
          ('1','2019-07-28','wholesale',18),
          ('1','2019-08-04','retail',7),
          ('1','2019-08-04','wholesale',12),
          ('1','2019-08-11','retail',6),
          ('1','2019-08-11','wholesale',16)]

columns = ['customer_id','week',
           'transaction_type',
           'sale_count']

df = pd.DataFrame(values, columns=columns)

df.groupby(['week','transaction_type']).size()\
  .unstack()\
  .plot(sort_columns='week',
        kind='bar', stacked=True);

我得到的结果是每个 transaction_type 的行数为 1 或 2

当前：

我需要的是一个堆积条形图，它给出了一周中列出的每个日期的 sale_count 总和，如下所示

预期：

谁能告诉我我在这里做错了什么？

【问题讨论】：

我想你想要的是销售额的总和而不是数量。所以只需将.count() 替换为.sum()

标签： python pandas plot bar-chart stacked-chart

【解决方案1】：

类似于评论：

(df.groupby(['week','transaction_type'])['sale_count']
   .sum().unstack('transaction_type')
   .plot.bar(stacked=True)
)

输出：

【讨论】：

【解决方案2】：

@Quang Hoang 的回答是正确的，应该被接受和支持。这只是关于格式化代码的说明。我想最好去掉多余的圆括号并将图例移到外面，如下代码所示

df.groupby(['week','transaction_type'])['sale_count']\
   .sum().unstack('transaction_type')\
   .plot.bar(stacked=True, rot=0)\
   .legend(bbox_to_anchor=(1.3, 1.0));

【讨论】：