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难以使用Python、Pandas和Matplotlib对条形图进行分组

对于使用Python、Pandas和Matplotlib对条形图进行分组,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
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data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Category': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'Value': [10, 15, 7, 12, 9, 13]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用Pandas的groupby函数对数据进行分组,并计算每个组的均值:
代码语言:txt
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grouped = df.groupby(['Group', 'Category']).mean().reset_index()
  1. 使用Matplotlib绘制条形图:
代码语言:txt
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fig, ax = plt.subplots()
x = range(len(grouped))
width = 0.2

ax.bar(x, grouped[grouped['Category'] == 'X']['Value'], width=width, label='X')
ax.bar([i + width for i in x], grouped[grouped['Category'] == 'Y']['Value'], width=width, label='Y')

ax.set_xticks([i + width / 2 for i in x])
ax.set_xticklabels(grouped['Group'])
ax.legend()

plt.show()

这样就可以使用Python、Pandas和Matplotlib对条形图进行分组了。在这个例子中,我们创建了一个包含组、类别和值的数据集,并使用groupby函数对组和类别进行分组。然后,我们使用Matplotlib的bar函数绘制了分组的条形图,其中每个组的类别分别用不同的颜色表示。最后,我们使用plt.show()显示图形。

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