python - 在 Python 中从 CSV 文件创建混合图表

Name PreviousWeekProg CurrentWeekProg ExpectedProg Target Dan 94 92 95 94 Jarrod 34 56 60 94 Chris 45 43 50 94 Sam 89 90 90 94 Aaron 12 10 40 94 Jenna 56 79 80 94 Eric 90 45 90 94

由于@ShaunLowis的答案不包括一个完整的例子，我想我会添加一个。就阅读.csv文件而言，在这种情况下最好的方法可能是使用pandas.read_csv()其他答案指出的。在此示例中，我已命名文件test.csv并将其放置在运行脚本的同一目录中

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.read_csv("./test.csv")
names = df['Name'].values
x = np.arange(len(names))
w = 0.3
plt.bar(x-w, df['PreviousWeekProg'].values, width=w, label='PreviousWeekProg')
plt.bar(x, df['CurrentWeekProg'].values, width=w, label='CurrentWeekProg')
plt.bar(x+w, df['ExpectedProg'].values, width=w, label='ExpectedProg')
plt.plot(x, df['Target'].values, lw=2, label='Target')
plt.xticks(x, names)
plt.ylim([0,100])
plt.tight_layout()
plt.xlabel('X label')
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1), fancybox=True, ncol=5)
plt.savefig("CSVBarplots.png", bbox_inches="tight")
plt.show()

解释

从pandas文档中read_csv()（排除的示例无关的参数），

pandas.read_csv(filepath_or_buffer)

将逗号分隔值 (csv) 文件读入 DataFrame。

filepath_or_buffer: str，路径对象或类文件对象

任何有效的字符串路径都是可接受的。该字符串可以是一个 URL。[...] 如果你想传入一个路径对象，pandas 接受任何os.PathLike.

通过类文件对象，我们指的是具有read()方法的对象，例如文件处理程序（例如通过内置open函数）或StringIO.

在此示例中，我指定了文件的路径，而不是文件对象。

names = df['Name'].values

这会提取'Name'列中的值并将它们转换为numpy.ndarray对象。为了用一个名称绘制多个条形图，我参考了这个答案。然而，为了使用这种方法，我们需要一个与x数组长度相同的浮点数names组，因此

x = np.arange(len(names))

然后设置条的宽度并相应地偏移第一条和第三条，作为参考答案中的轮廓

w = 0.3
plt.bar(x-w, df['PreviousWeekProg'].values, width=w, label='PreviousWeekProg')
plt.bar(x, df['CurrentWeekProg'].values, width=w, label='CurrentWeekProg')
plt.bar(x+w, df['ExpectedProg'].values, width=w, label='ExpectedProg')

从matplotlib.pyplot.bar页面（未使用的非位置参数除外），

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8)

条形图位于x[...] 它们的尺寸由width和给出height。、和中

的每一个都可以是应用于所有条的标量，也可以是为每个条提供单独值的长度序列。xheightwidthN

在这种情况下，x和height是值序列（每个柱不同）并且width是标量（每个柱都相同）。

接下来是target非常简单的行，只需将x之前创建的值与'Target'列中的值进行对比

plt.plot(x, df['Target'].values, lw=2, label='Target')

其中lw指定线宽。免责声明：如果每一行的目标值都不相同，.csv这仍然有效，但看起来可能与您想要的不完全一样。

接下来的两行，

plt.xticks(x, names)
plt.ylim([0,100])

只需在条形下方的适当x位置添加名称，然后设置y限制以跨越间隔[0, 100]。

这里的最后一点是在情节下方添加图例，

plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05), fancybox=True)

有关如何根据需要进行调整的更多信息，请参阅此答案。

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