Pandas：带有两个条形图和两个 y 轴的条形图答案

【问题标题】：Pandas: Bar-Plot with two bars and two y-axisPandas：带有两个条形图和两个 y 轴的条形图
【发布时间】：2014-08-02 16:50:23
【问题描述】：

我有一个如下所示的 DataFrame：

     amount     price
age
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059

现在我想绘制一个条形图，x 轴上的年龄作为标签。对于每个 x-tick，应该有两根柱线，一根柱线表示数量，一根柱线表示价格。我可以通过简单地使用它来完成这项工作：

df.plot(kind='bar')

问题在于缩放。价格高得多，以至于我无法真正确定该图中的金额，请参阅：

因此，我想要第二个 y 轴。我试过了：

df.loc[:,'amount'].plot(kind='bar')
df.loc[:,'price'].plot(kind='bar',secondary_y=True)

但这只是覆盖了条形，并没有将它们并排放置。有什么方法可以做到这一点而不必访问较低级别的 matplotlib（显然可以通过手动并排放置条形来实现）？

目前，我在子图中使用了两个单图：

df.plot(kind='bar',grid=True,subplots=True,sharex=True);

导致：

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot pandas

【解决方案1】：

使用新的 pandas 版本（0.14.0 或更高版本），以下代码将起作用。为了创建两个轴，我手动创建了两个 matplotlib 轴对象（ax 和 ax2），它们将用于两个条形图。

绘制数据框时，您可以使用ax=... 选择坐标区对象。另外，为了防止两个图重叠，我修改了它们与position 关键字参数对齐的位置，默认为0.5，但这意味着两个条形图重叠。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO

s = StringIO("""     amount     price
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059""")

df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter=' ', skipinitialspace=True)

fig = plt.figure() # Create matplotlib figure

ax = fig.add_subplot(111) # Create matplotlib axes
ax2 = ax.twinx() # Create another axes that shares the same x-axis as ax.

width = 0.4

df.amount.plot(kind='bar', color='red', ax=ax, width=width, position=1)
df.price.plot(kind='bar', color='blue', ax=ax2, width=width, position=0)

ax.set_ylabel('Amount')
ax2.set_ylabel('Price')

plt.show()

【讨论】：

不错，不知道ax-参数。谢谢
这太棒了！但是......如果我将其中一个值更改为负数，那么结果就会中断。知道如何解决吗？
这很棒。但是图例只显示蓝色而不是两者。
嗨！我已经尝试过你的建议，它确实有效。我面临的问题是x-axis 数据根本没有显示......但是它确实显示了如果我只使用一个ax 但我不能同时使用两个轴。有什么提示吗？
嗨。 111 参数在fig.add_subplot() 中是什么意思？

【解决方案2】：

这是另一种方法：

在左轴上创建所有条形
通过更改 transform 属性将一些条形移到右轴

代码如下：

import pylab as pl
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=["left", "right"])
df["left"] *= 100

ax = df.plot(kind="bar")
ax2 = ax.twinx()
for r in ax.patches[len(df):]:
    r.set_transform(ax2.transData)
ax2.set_ylim(0, 2);

这是输出：

【讨论】：

也不错，感谢有关 ax.patches 的提示 :-)
如果你想缩放left的值，你应该使用ax.patches[:len(df)]。只是在说' ：）。真棒简洁的答案！

【解决方案3】：

你只需要写：df.plot(kind= 'bar', secondary_y= 'amount')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO
s = StringIO("""     amount     price
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059""")
df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter=' ', skipinitialspace=True)

_ = df.plot( kind= 'bar' , secondary_y= 'amount' , rot= 0 )
plt.show()

【讨论】：

非常漂亮。你知道这是什么时候添加到熊猫绘图 API 中的吗？可能对其他人有帮助:)
secondary_y 的语义有点出乎意料。如果要在左侧绘制 A、B，在右侧绘制 C，则必须说 df.plot(y=['A', 'B', 'C'], secondary_y=['C']) 而不是 df.plot(y=['A', 'B'], secondary_y=['C'])。当然，如果df只有这3列，你可以不指定y。

【解决方案4】：

正如 InLaw 所说，您应该使用 secondary_y = 'amount'

在这里添加他的答案是如何为两个轴设置 ylabels：

df.plot.bar(figsize=(15,5), secondary_y= 'amount')

ax1, ax2 = plt.gcf().get_axes() # gets the current figure and then the axes

ax1.set_ylabel('price')

ax2.set_ylabel('amount')

【讨论】：