如何绘制分组数据？答案

【问题标题】：How to plot the grouped data?如何绘制分组数据？
【发布时间】：2020-11-15 12:24:31
【问题描述】：

我有以下数据框，它是包含 18 种汽车的 200 行的子集。

import pandas as pd

cars = {'Vnum': [1497, 1923, 1002, 1229, 1168, 1644, 2002, 1879, 1265, 1176, 1305, 1080],
       'name': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Honda Civic', 'Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4','Honda Civic','Honda Civic','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Honda Civic'],
       'Enum': [23, 9, 2, 45, 13, 4, 25, 11, 6, 14, 27, 8],
       'Syear': [2019, 2000, 2003, 2000, 2000, 2019, 1977, 2000, 2003, 2003, 2000, 2000],
      
       }

df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Vnum', 'name','Vnum','Syear'])

print (df)

我需要您的帮助来可视化数据。

我想要一个条形图，其中汽车名称出现在横轴上，还有一个条形图显示每年的数量。（我添加图像）任何其他情节都可以，我只需要查看汽车和年份的关系。

这段代码我无处可去。

df_gg=df.groupby(['name','Syear']); df_gg.groups

【问题讨论】：

标签： python pandas group-by data-visualization

【解决方案1】：

使用（有效的替代方案）-

df.groupby(['name', 'Syear'])['Vnum'].count().unstack(level=-1).plot(kind = 'bar', rot = 0)

时间

@Mlang's解决方案-

300 ms ± 59.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

这个-

53.1 ms ± 4.65 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

【讨论】：

感谢@Vivek Kalyanarangan 提供更有效的解决方案！
不修改df不是主要优点吗？

【解决方案2】：

您可以将分组的 DataFrame 转换为数据透视表并绘制它。

df = df.groupby(['name', 'Syear']).count().reset_index()

pd.pivot_table(df, index = 'name', columns = 'Syear', values = 'Vnum').plot(kind = 'bar', rot = 0)
plt.show()

【讨论】：

【解决方案3】：

尝试增加附加值。

    import plotly.graph_objects as go
    
    df['name_year'] = df.name + ' ' + df.Syear.apply(str)
    
    traces = []
    for name_year in list(set(df.name_year)):
        trace = go.Bar(name=name_year, 
                x=df[df['name_year'] == name_year].name,
                y=df[df['name_year'] == name_year].Vnum,
                text=df[df['name_year'] == name_year].Syear,
                textposition='auto')
        traces.append(trace)
    
    fig = go.Figure(data=traces)
    fig.update_layout(barmode='group')
    fig.show()

更新：固定代码

【讨论】：

@Vivek Kalyanarangan,@mlang,@Savostyanov Konstantin 感谢大家提供有趣的代码。我可以用所有的方法来绘制我的数据，但是因为有三十年的数据，所以传说变得太长了，而且情节看起来不太好看。也许条形图根本不适合这个项目。