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

将Dataframe绘制为条形图,其中每列位于单独的y轴上

Dataframe是一种数据结构,用于存储和处理二维表格数据。绘制Dataframe为条形图时,可以使用各种可视化库和工具来实现,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。

条形图是一种常用的数据可视化方式,用于比较不同类别或组之间的数值。每列位于单独的y轴上意味着每个列的数据将在独立的y轴上显示,这可以用于比较不同尺度或单位的数据。

以下是一个使用Matplotlib库绘制Dataframe为条形图的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例Dataframe
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Value1': [10, 15, 7, 12],
        'Value2': [5, 8, 3, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置每列的y轴
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制条形图
df['Value1'].plot(kind='bar', color='red', ax=ax1, position=0, width=0.4)
df['Value2'].plot(kind='bar', color='blue', ax=ax2, position=1, width=0.4)

# 设置图例和标签
ax1.legend(['Value1'], loc='upper left')
ax2.legend(['Value2'], loc='upper right')
ax1.set_ylabel('Value1')
ax2.set_ylabel('Value2')
plt.xlabel('Category')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中,我们使用了Matplotlib库来创建一个包含两个值列的Dataframe,并将它们绘制为条形图。通过使用ax1.twinx()函数,我们创建了一个与主轴ax1共享x轴但具有独立y轴的次轴ax2。然后,我们使用plot函数分别在ax1ax2上绘制了两个值列的条形图。

这只是一个简单的示例,实际应用中可以根据具体需求进行更多的定制和美化。对于更复杂的数据可视化需求,可以考虑使用其他库或工具,如Seaborn或Plotly,它们提供了更多的可视化选项和交互功能。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多折线图 1.4 绘制折线图-双y 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....df 分别放在四个子图上 # 折线图|子图 # df 分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为: df 分别放在一个图上...# 折线图|绘制 df 全部折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x标签 y标签 字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), # 画布大小 title...ACD') # 设置右边标签 ax.legend(loc=2) # 右侧坐标图例位于右上角 plt.legend(loc=1) # 左侧坐标图例位于左上角 ax.set_ylabel(...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据: # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "

3K20

matlab中绘制三维柱状图bar3函数使用方法

如果 Z 是矩阵,则 y 刻度范围是从 1 到 Z 行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定位置绘制 Z 中各元素条形图其中 Y 是为垂直条形定义 y向量。...y 值可以是非单调,但不能包含重复值。如果 Z 是矩阵,则 Z 中位于同一行内元素将出现在 y 相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形间隔。...显示默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中一行元素显示为一个接一个单独块。...'grouped' 显示 n 组 m 个垂直条,其中 n 是行数,m 是 Z 中数。每组包含一个对应于 Z 中条形。 'stacked' 为 Z 中每行显示一个条形。...案例 创建三维条形图 加载数据集 count.dat,它会返回一个三矩阵 count。 Z 保存为 count 前 10 行。

52910

数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

()和DataFrame.boxplot()方法,它们使用单独接口。...默认情况下,面积图是堆叠。要生成堆叠面积图,必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时,它将自动由0填充。...df.plot.area(stacked=False) 五、散点图  可以使用DataFrame.plot.scatter()方法绘制散点图,散点图需要xy数字。...df_flow_mark=df_flow_mark.reset_index() df_flow_mark.plot.scatter(x='日期',y='客流量') df_flow_mark 要在单个绘制多个组...带有DataFrame饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标。当指定y时,绘制所选饼图。如果指定subplots=True,则每个饼图都将绘制为subplots。

34841

Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

,每个时间序列一行在表中代表一个单独观察。...在某些情况下,以这种格式处理数据可能更加困难;您可能更喜欢拥有一个 DataFrame其中包含一个以date时间戳为索引每个不同item值。...表 9.4:DataFrame 特定绘图参数 参数 描述 subplots 在单独子图中绘制每个 DataFrame layouts 2 元组(行数,数),提供子图布局 sharex 如果...使用 DataFrame条形图每行中值分组在条形图中,侧边显示,每个值一个条形图。...一种可视化具有许多分类变量数据方法是使用facet grid,这是一个二维布局图,其中数据根据某个变量不同值在每个分割到各个图中。

25200

Matplotlib引领数据图表绘制

图像得组成 下面张图片来自matplotlib官网,简单说明一下图片得组成; figure:画布,一张图片得整体轮廓 Axes:数轴,一张画布可以画多张图片 axis:坐标,通常得xy等 tick...解释下为什么活跃区为 4,因为一步中使用 plt.subplot(2, 1, 1) 整个图像窗口分为 2 行 1 , 第1个小图占用了第1个位置, 也就是整个第1行....这一步中使用 plt.subplot(2, 3, 4) 整个图 像窗口分为 2 行 3 , 于是整个图像窗口第1行就变成了3, 也就是成了3个位置, 于是第2行 第1个位置是整个图像窗口第4...我们可以使用x和y关键字绘制一与另一。 绘图方法允许除默认线图之外少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()kind关键字参数提供。...np.random.randn(1000),'c': np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) df.plot.hist(bins=20) 要为绘制不同直方图

18510

不就是用Python做个动态图吗?看招

一个dataframe是一个国家近20天数据,还有一个存储20天时间list? ?...可以看到x调用了Faker.choose(),y调用了Faker.values()打印我们单独调用一下出来看看 ?...所以我们接下来目的就很明确了,因为我们条形图是有顺序所以我们需要写两个函数,在生成一张图时候,返回一组x数据,一组y数据,并且是按照顺序排列,所以可以这么写? ?...稍微解释一下修改地方,get_value()函数就是df1传进去,再把一行数据传出来,k是用来识别调用次数,这样可以保证每次调用下一行数据。...上面这两处修改就是调整了每张图切换时间,自动播放和反转XY,此时就大功告成,你条形图就成功动起来? ? 以上就是从0到1制作动态条形图过程,感兴趣一定要敲一遍代码。

67920

在Python Matplotlib中制作瀑布图

2.创建另一个条形图并将其放在第一个条形图顶部,然后条形图颜色设置为与背景色相同颜色,以隐藏第一个条形图底部。...实际,因为我们看不到第二组条形图,所以我们可以使用它们来“隐藏”另一组条形图。...图1 任务现在变成创建两个条形图其中一个应该记录运行总数,另一个只是运行总数变化,我们稍后就会看到。 可以使用cumsum()方法计算一个运行总数,然后将其下移1行。...图2 由于起点和终点可以位于两个新任意一(取决于值符号),因此我们可以再创建两来捕获upper点和lower点: lower= df[['tot','tot1']].min(axis=1)...下面完整瀑布图代码转换为一个方便Python函数,以便以后可以重用它。该函数接受三个参数:包含数据数据框架、要放置为x数据名称以及要用作y数据名称。

2.6K20

Pandas-25.可视化

Pandas-25.可视化 用matplotlib库plot()方法实现简单可视化 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range...默认绘图 日期类索引,可以用gct.autofmt_xdate()来格式化x 用x和y关键字来绘制一和另一 默认折线图,可以用kind参数指定以下图形: bar或者barh - 条形图 `hist...- 直方图 box - 盒型图 area - 面积图 scatter - 散点图 条形图 有直接bar方法绘制条形图 指定stacked=True为堆积条形图 barh()方法绘制水平条形图...直方图 有hist()方法直接绘制直方图 bins参数指定柱数 在DataFrame上调用分别为绘制不同直方图 在DataFrameplot上调用会在一个图上绘制整个DataFrame图 箱形图...()来绘制箱型图 面积图 df.plot.area()绘制面积图 散点图 df.plot.scatter()方法绘制散点图 饼状图 df.plot.pie()方法绘制饼状图 要指定subplots或者y参数

63720

Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

分组条形图 当数据集具有需要在图形可视化子组时,将使用分组条形图。...这是堆叠条形图类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值百分比。...其中一个定义了自变量。另一个包含一个依赖于它变量。 多线图 多条线图包含多条线。它们代表数据集中多个变量。这种类型图表可用于研究同一时期多个变量。...它用于处理来自较大数据集不同数据组。它每个折线图都向下阴影到 x 。它让一组彼此堆叠。...盒子一端位于数据第 25个百分位。第25个百分位数是绘制线,其中 25% 数据点位于其下方。盒子另一端位于第 75个百分位数(其定义类似于第 25个百分位数)百分位如上)。

9.3K20

数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

R语言不仅提供了基本可视化系统graphics包,简单图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标...主要变量即为图形两个坐标其中y在纵轴,x在横轴。变形:单变量绘图,用 ~ x 即可;三维绘图,用z ~ x*y;多变量绘图,使用数据框代替y ~ x即可。...:第一个plot()函数把页面分割为一两行矩阵,并将图形放置到第一第一行中;第二个plot()函数图形放置到第一第二行中,由于plot()函数默认启动新页面,因此使用newpage = FALSE...position方法,设定坐标,原点位于页面左下角,xy维度范围为(0, 1),position = (xmin, ymin, xmax, ymax)。.../ inferential 坐标系统(Coordinante):坐标系统控制了图形坐标并影响所有图形元素 图层(Layer):包含有各种图形元素图层叠放在一起,组合成最终效果 分面(Facet

4.4K30

数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

DataFrameplot方法在同一个子图中将制为不同折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...展示网格(默认是打开) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理;例如,是否绘制到同一个子图中,或为各生成独立子图。...参数 描述 subplots DataFrame绘制在独立子图中 sharex 如果subplots=True,则共享相同x、刻度和范围 sharey 如果subplots=True,则共享相同...y figsize 用于生成图片尺寸元组 title 标题字符串 legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各,默认情况下使用已有的顺序 ▲表9-4...在DataFrame中,柱状图一行中值分组到并排柱子中一组。

5.3K40

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

为了消除少数极端值影响, 可以使用截断均值或者中位数来度量数据集中趋势。截断均值是去掉高、低极端值之后平均数。 (2)中位数 中位数是一组观察值按从小到大顺序排列,位于中间那个数。...所有数值由小到大排列并分成四等份,处于 第一个分割点位置数值是下四分位数,处于第二个分割点位置(中间位置)数值是中位 数,处于第三个分割点位置数值是四分位数。...Matplotlib/Pandas boxplot() 绘制样本数据箱形图 Pandas plot(logy = True) 绘制y对数图形 Pandas plot(yen = error) 绘制误差条形图...D.plot(kind = ‘box’) 这里使用DataFrame或Series对象内置方法作图,默认以Index为横坐标,数据为纵坐标自动作图,通过kind参数指定作图类型,支持line(...D为PandasDataFrame或Series,代表着均值数据,而error则 是误差,此命令在y方向画出误差棒图;类似地,如果设置参数xerr = error,则在x 方向画出误差棒图。

2.1K20

python可视化之seaborn

jointplot() 双变量关系图 2. pairplot() 变量关系组图 3. distplot() 直方图,质量估计图 4. kdeplot() 核函数密度估计图 5. rugplot() 数组中数据点绘制为数据...用法是传入dataframe一个列名,seaborn就会根据这一里面每个值都分别画图 我们用Titanic数据集来看看,我们想知道不同社会等级(pclass)中船费(fare)平均值是多少,这其中幸存的人和不幸的人又有多少...estimator 估计函数 如果一个x变量对应多个y值,在画统计类图表(条形图,折线图等)时候就要考虑怎么多个y值变成一个值了,使用estimator参数可以指定计算方式,通常是一个可调用函数...size是设置数据点大小,多用于散点图,sizes指定了大小范围。 style传入dataframe一个列名,则会根据这一每个值进行分组,然后每个组使用不同样式绘图。...8,宽为4图像,注意,这里没有指定图要画在哪张纸上,这是因为matplotlib生成一张纸之后,也就指定了当前绘图在这张纸上,会覆盖之前figure 用plt.subplot(nrows,ncols

2.3K20

百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y散点图以体现data中xy数据关系。...relplot参数如下: •data、x、y:分别是数据集、x对应值(data里某一列名)、y对应值;•hue:色调,对数据一种分类,通过颜色进行区分;如何指定颜色映射规则呢?...通过iris=sns.load_dataset('iris')载入为标准DataFrame格式,一段绘制回归曲线就用到了seaborn提供tips数据集。...catplot参数: •data、x、y:分别对应数据集、x对应值、y对应值,x会默认是一个分类变量,不是连续数值;•hue:色调,数据映射到颜色;•orient:水平方向还是垂直方向上分类...同样数据,绘制为小提琴图效果如下: sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='violin') kind='point'绘制包含置信区间点+折线图

3K30

一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是xy则是具体值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...")) df = df.cumsum() df.head() 对于案例数据,直接绘图效果如下(显示全部) df.plot() 我们可以指定数据源,比如指定A数据 df.plot(y='A'...) 我们还可以指定x和多列为y,我这里先构建一X,然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为x,B、C列为y数据 #...(x="c", y="d", color="red", label="Group 2", ax=ax) 一组数据,x/y及z,其中x/y表示位置、z值用于颜色区分 df.plot.scatter(

8.1K50
领券