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VistasTrazar gráfico de barras en múltiples filas de subparcelas con Pandas
Tengo un conjunto de datos simple de formato largo del que me gustaría generar gráficos de barras. El marco de datos se ve así:
data = {'Year':[2019,2019,2019,2020,2020,2020,2021,2021,2021], 'Month_diff':[0,1,2,0,1,2,0,1,2], 'data': [12,10,13,16,12,18,19,45,34]} df = pd.DataFrame(data) Me gustaría trazar un gráfico de barras que tenga 3 filas, cada una para 2019, 2020 y 2021. El eje X es month_diff y data van en el eje Y. ¿Cómo hago esto?
Si los datos estuvieran en columnas diferentes, podría haber usado este código:
df.plot(x="X", y=["A", "B", "C"], kind="bar") Pero mis data están en una sola columna e, idealmente, me gustaría tener una fila diferente para cada año.
1 Respuestas
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1.seaborn.catplot
La opción más simple para un marco de datos de formato largo es el envoltorioseaborn.catplot , como dijo Johan:
import seaborn as sns sns.catplot(data=df, x='Month_diff', y='data', row='Year', kind='bar', height=2, aspect=4) 
2. pivot + DataFrame.plot
Sin marino:
-
pivotde formato largo a formato ancho (1 año por columna) - use
DataFrame.plotcon subplotssubplots=Truepara poner cada año en su propia subtrama (y opcionalmentesharey=True)
(df.pivot(index='Month_diff', columns='Year', values='data') .plot.bar(subplots=True, sharey=True, legend=False)) plt.tight_layout() 
Tenga en cuenta que si prefiere un solo gráfico de barras agrupadas (al que se refirió al final), puede omitir el parámetro subplots :
df.pivot(index='Month_diff', columns='Year', values='data').plot.bar() 
3. DataFrame.groupby + subplots
También puede iterar el df.groupby('Year') :
- Cree una cuadrícula de ejes de
subplotsbasada en el número de grupos (años) - Trazar cada grupo (año) en su propia fila de subtrama
groups = df.groupby('Year') fig, axs = plt.subplots(nrows=len(groups), ncols=1, sharex=True, sharey=True) for (name, group), ax in zip(groups, axs): group.plot.bar(x='Month_diff', y='data', legend=False, ax=ax) ax.set_title(name) fig.supylabel('data') plt.tight_layout() 