来自两个熊猫数据框的分组条形图答案

【问题标题】：Grouped bar chart from two pandas data frames来自两个熊猫数据框的分组条形图
【发布时间】：2017-07-20 19:33:55
【问题描述】：

我有两个包含不同值但结构相同的数据框：

df1 =

         0         1         2         3         4 
D  0.003073  0.014888  0.155815  0.826224       NaN
E  0.000568  0.000435  0.000967  0.002956  0.067249

df2 =

     0         1         2         3         4
D  0.746689  0.185769  0.060107  0.007435       NaN   
E  0.764552  0.000000  0.070288  0.101148  0.053499

我想在一个分组条形图中绘制两个数据框。此外，每一行（索引）都应该是一个子图。

其中一个可以直接使用 pandas 轻松实现：

df1.T.plot(kind="bar", subplots=True, layout=(2,1), width=0.7, figsize=(10,10), sharey=True)

我尝试使用

加入他们

pd.concat([df1, df2], axis=1)

这会产生一个新的数据框：

         0         1         2         3         4         0         1         2         3         4
D  0.003073  0.014888  0.155815  0.826224       NaN  0.746689  0.185769  0.060107  0.007435       NaN
E  0.000568  0.000435  0.000967  0.002956  0.067249  0.764552  0.000000  0.070288  0.101148  0.053499

但是，使用上述方法绘制数据框不会对每列的条进行分组，而是将它们分开处理。对于每个子图，这会导致 x 轴按列的顺序带有重复的刻度，例如0,1,2,3,4,0,1,2,3,4.

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

目前还不清楚数据是如何组织的。 Pandas 和 seaborn 通常期望 tidy datasets。因为您在绘图之前确实转置了数据，所以我假设您有两个变量（A 和 B）和四个观察值（例如测量值）

df1 = pd.DataFrame.from_records(np.random.rand(2,4), index = ['A','B'])
df2 = pd.DataFrame.from_records(np.random.rand(2,4), index = ['A','B'])

df1.T

也许这接近你想要的：

df4 = pd.concat([df1.T, df2.T], axis=0, ignore_index=False)
df4['col'] = (len(df1.T)*(0,) + len(df2.T)*(1,))
df4.reset_index(inplace=True)
df4

使用 seaborns facet grid 可以方便地绘制：

sns.factorplot(x='index', y='A', hue='col', kind='bar', data=df4)

【讨论】：

这正是我所做的。谢谢！