首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用pandas绘制按另一列分组的单个列的三重条形图

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集: 假设我们有一个名为data的DataFrame,其中包含三列:groupcategoryvaluegroup列表示分组,category列表示类别,value列表示对应的值。
代码语言:txt
复制
data = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'category': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
                     'value': [10, 15, 8, 12, 6, 9]})
  1. 使用groupby方法按group列进行分组,并计算每个组内每个类别的值的总和:
代码语言:txt
复制
grouped_data = data.groupby('group')['value'].sum()
  1. 创建绘图对象,并设置图形大小:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
  1. 创建三个子图,分别表示每个组的条形图:
代码语言:txt
复制
bar_width = 0.2
index = range(len(grouped_data))
ax.bar(index, grouped_data['A'], bar_width, label='Group A')
ax.bar([i + bar_width for i in index], grouped_data['B'], bar_width, label='Group B')
ax.bar([i + 2 * bar_width for i in index], grouped_data['C'], bar_width, label='Group C')
  1. 设置图例、坐标轴标签和标题:
代码语言:txt
复制
ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Triple Bar Chart by Group')
ax.set_xticks([i + bar_width for i in index])
ax.set_xticklabels(grouped_data.index)
ax.legend()
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就可以使用pandas绘制按另一列分组的单个列的三重条形图了。

关于pandas、matplotlib和条形图的更多信息,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

  • pandas:一个强大的数据分析和处理库,可用于数据清洗、转换和分析。了解更多信息,请访问pandas官方文档
  • matplotlib:一个用于绘制各种类型图表的数据可视化库。了解更多信息,请访问matplotlib官方文档
  • 腾讯云相关产品:腾讯云提供了多种与数据处理和可视化相关的产品和服务,如云数据库、云服务器、人工智能等。具体推荐的产品和链接地址需要根据实际需求来确定。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...print(getattr(row, ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按列遍历iteritems(): for index, row in df.iteritems

7.1K20
  • Excel按某一列数据从另一列找到对应字段的数值

    现在已知一个Excel数据,假设其中W列包含了上海市全部社区的名称,而其后的Y列则是这些社区对应的面积;随后,Z列是另一批社区的名称,其中既有上海市的社区(也就是在W列中的数据),也可能会有其他城市的社区...我们希望,基于前面的W列与Y列,分别提取Z列社区对应的面积,存放在AA列里。如下图所示。   明确了需求,我们就可以通过Excel的公式来实现这一需求。...接下来,W2:Y53表示我们要从哪里寻找社区的面积。前面提到了,我们需要从W列和Y列中分别找到对应的社区名称和社区面积,所以这就需要至少将这两列包括在内,同时行数也要保证包括在内,如下图所示。...前面提到,我们需要从W列和Y列中分别找到对应的社区名称和社区面积,也就是从W2:Y53这个里面找;而其中,表示社区面积的那一列排在第3列,如下图所示;所以这里就是3。   ...首先,如下图所示,可以看到AA列中,金谷园居委会的面积,就是W列中金谷园居委会的面积。

    17310

    使用Pandas完成data列数据处理,按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列

    一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Pandas完成下面的数据操作:把data列中的元素,按照它们出现的先后顺序进行分组排列,结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答,代码和结果如下图所示。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后,结果如下图所示: 方法四 这里【月神】给出了三个方法,下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理,按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共6个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,...【月神】和【瑜亮老师】太强了,这个里边东西还是很多的,可以学习很多。

    2.3K10

    Excel与pandas:使用applymap()创建复杂的计算列

    标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。...记住,我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列,因为如果我们有一个大的数据集,这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。

    3.9K10

    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意的是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们的区别吗?可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示,咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..

    63700

    商业数据分析比赛实战,内附项目代码

    下图展示了本课程中使用Pandas、 Seaborn等常用工具库绘制的部分图表: 现在教程开始啦~ 创新活力数据分析项目实战开发步骤 数据集简介 数据预处理:清洗、过滤 数据分析:公司 数据分析:人员...:产业图谱条形图 # 绘制条形图查看产业图谱 df_gs[' 产业图谱' ] . value_counts() . plot(kind=' barh' ) # barh 横向条形图, 方便查看种类的名称...AxesSubplot at 0x7fbfe0bf07f0> 本项目第一次使用分组聚合计算, 在这里详细讲解一下 分组: groupby 按年度分组 聚合: count 企业名称计数 请思考为什么用企业名称而不是用其他列来计数...回答:因为其他列包括空值,不唯一 计算: cumsum 增长求和 拓展:去 pandas 官网查看 cumsum 方法的文档,并查看其他相关方法。...AxesSubplot at 0x7fbfe0de3e48> 按产业图谱分组绘制 注册资本对数值 # 按产业图谱分组绘制 注册资本对数值 # 首先将注册资本取对数后的结果放在数据集当中。

    1.6K40

    50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

    np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat()。...np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge()。...针对每列绘制线性回归线 或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。...02 偏差 (Deviation) 10、发散型条形图 (Diverging Bars) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中,订单数量的平均值由白线表示。并且计算95%置信区间并围绕均值绘制。

    4.3K20

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一列、多列或多行:单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中的groupby,后者媲美Excel中的数据透视表。...一般而言,分组的目的是为了后续的聚合统计,所有groupby函数一般不单独使用,而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求,例如分组求和、分组求均值等。 ?...两种数据结构作图,区别仅在于series是绘制单个图形,而dataframe则是绘制一组图形,且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。...另外,均支持两种形式的绘图接口: plot属性+相应绘图接口,如plot.bar()用于绘制条形图 plot()方法并通过传入kind参数选择相应绘图类型,如plot(kind='bar') ?

    15K20

    数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

    分组 为了在pandas中进行分组。 我们使用.groupby()方法。...我们可以将这个问题分解为两个步骤: 计算每个名称的最后一个字母。 按照最后一个字母和性别分组,使用计数来聚合。 绘制每个性别和字母的计数。...绘图 pandas为大多数基本绘图提供了内置的绘图函数,包括条形图,直方图,折线图和散点图。...通过在pandas文档中查看绘图,我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形,并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。...我们为每个字母和性别绘制了计数,这些计数会导致一些条形看起来很长,而另一些几乎看不见。 相反,我们应该绘制每个最后一个字母的男性和女性的比例。

    4.6K10

    数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    : 可以使用plot()中的x和y关键字绘制一列与另一列的对比,比如我们想要使用星期六的客流量和星期日的客流量作对比: df_flow_7=df_flow[df_flow['日期']=='星期日'].iloc...现有接口DataFrame.hist,但仍然可以使用hist绘制直方图 plt.figure() df_flow_mark['风级'].hist()  DataFrame.hist()可以在多个子地块上绘制列的直方图...,以及按多个列分组: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif...df_flow_mark=df_flow_mark.reset_index() df_flow_mark.plot.scatter(x='日期',y='客流量') df_flow_mark 要在单个轴上绘制多个列组...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时,将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True,则每个列的饼图都将绘制为subplots。

    42541

    一文掌握Pandas可视化图表

    今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....df.plot() 我们可以指定数据源,比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y,我这里先构建一列X,然后进行数据源选取 df["X"] = list(range...当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大

    8.1K50

    Pandas库常用方法、函数集合

    Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用的函数和方法,方便大家查询使用。...Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh:绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box:绘制箱线图

    31510

    Pandas 秘籍:6~11

    语法仅与使用单个列进行分组和聚合时稍有不同。 与任何分组操作一样,它有助于识别三个组成部分:分组列,聚合列和聚合函数。...() 另见 请参阅第 4 章,“选择数据子集”中的“同时选择数据帧的行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法的官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用的结果...日期工具之间的区别 智能分割时间序列 使用仅适用于日期时间索引的方法 计算每周的犯罪数量 分别汇总每周犯罪和交通事故 按工作日和年份衡量犯罪 使用日期时间索引和匿名函数进行分组 按时间戳和另一列分组...对于条形图也是如此,后者需要一些 x 坐标来定位条形,并需要另一个变量来设置条形的高度。 箱线图,直方图和 KDE 仅使用一个变量进行绘制。...我们可以使用x而不是y绘制垂直条形图。 Pandas 会迫使您做更多的工作来获得相同的绘图。 在第 4 步中,我们必须使用value_counts方法预先计算垃圾箱的高度。

    34K10

    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    对于案例数据,直接绘图效果如下(显示全部列) df.plot() ? 我们可以指定数据源,比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...默认情况下,面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?

    8.1K40

    手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据!

    列,但是其与 df1 有一个共同列 国家id 为了给 df2 新增一列 国家名称 列,一个自然的想法就是通过 国家id 列将两个数据框进行合并,在 pandas 中实现,也不是什么困难的事情 temp...数据筛选 下面筛选出全部乒乓球的获奖信息,这里的筛选有多种写法,你能写出几种? 数据透视 现在查看各国在各项目上的奖牌详情,下面是通过透视得到的答案,但你会使用使用数据分组功能吗?...首先制作奖牌排行榜 上图使用 matplotlib 制作,看起来不错,但代码量也确实不少 堆叠图 接下来使用 pyecharts 绘制上一题奖牌榜各奖牌的细分 使用 pyecharts 的好处就是使用封装好的方法...,代码量相对较少 环形图 现在进一步绘制中国队的奖牌分布 同样使用 pyecharts ,实际行代码搞定 地图 现在绘制奖牌分布的热力地图 使用 pyecharts 绘制,绘图代码不多,但是调整国家中英文映射字典是一件痛苦的事情...动态图 最后绘制每日奖牌榜前十奖牌数量的动态图,使用 matplotlib 或 pyecharts 均得不到较好的效果,所以这里使用另一个第三方库 bar_chart_race 进行绘制 以上就是基于

    1.5K42
    领券