python - 这个堆积条形图出了什么问题?
问题描述
我真的不明白这出了什么问题...我已经多次查看了非常简单的数据并重新启动了内核(在 Jupyter Notebook 上运行),但似乎没有任何解决办法。
这是我拥有的数据框(对不起,我知道这些数字看起来有点傻,这是一个很长一段时间内非常稀疏的数据集,原始数据重新索引了 20 年):
DATE NODP NVP VP VDP
03/08/2002 0.083623 0.10400659 0.81235517 1.52458E-05
14/09/2003 0.24669167 0.24806379 0.5052293 1.52458E-05
26/07/2005 0.15553726 0.13324796 0.7111538 0.000060983
20/05/2006 0 0.23 0.315 0.455
05/06/2007 0.21280034 0.29139224 0.49579217 1.52458E-05
21/02/2010 0 0.55502195 0.4449628 1.52458E-05
09/04/2011 0.09531311 0.17514162 0.72954527 0
14/02/2012 0.19213217 0.12866237 0.67920546 0
17/01/2014 0.12438848 0.10297326 0.77263826 0
24/02/2017 0.01541347 0.09897548 0.88561105 0
请注意,所有行加起来为 1!我已经三重,四重检查了这个...XD
我正在尝试使用以下代码生成此数据的堆积条形图,这似乎对我一直在使用它的所有其他内容都非常有效:
NODP = df['NODP']
NVP = df['NVP']
VDP = df['VDP']
VP = df['VP']
ind = np.arange(len(df.index))
width = 5.0
p1 = plt.bar(ind, NODP, width, label = 'NODP', bottom=NVP, color= 'grey')
p2 = plt.bar(ind, NVP, width, label = 'NVP', bottom=VDP, color= 'tan')
p3 = plt.bar(ind, VDP, width, label = 'VDP', bottom=VP, color= 'darkorange')
p4 = plt.bar(ind, VP, width, label = 'VP', color= 'darkgreen')
plt.ylabel('Ratio')
plt.xlabel('Year')
plt.title('Ratio change',x=0.06,y=0.8)
plt.xticks(np.arange(min(ind), max(ind)+1, 6.0), labels=xlabels) #the xticks were cumbersome so not included in this example code
plt.legend()
这给了我以下情节:
很明显,1) NODP 根本没有出现,2) 其余部分的绘制比例错误......
我真的不明白哪里错了,应该很简单吧?!对不起,如果它真的很简单,它可能就在我的眼皮底下。任何想法都非常感谢!
解决方案
如果您想以这种方式创建堆叠条(因此标准 matplotlib 不使用 pandas 或 seaborn 进行绘图),底部需要是所有下部条的总和。
这是给定数据的示例。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
columns = ['DATE', 'NODP', 'NVP', 'VP', 'VDP']
data = [['03/08/2002', 0.083623, 0.10400659, 0.81235517, 1.52458E-05],
['14/09/2003', 0.24669167, 0.24806379, 0.5052293, 1.52458E-05],
['26/07/2005', 0.15553726, 0.13324796, 0.7111538, 0.000060983],
['20/05/2006', 0, 0.23, 0.315, 0.455],
['05/06/2007', 0.21280034, 0.29139224, 0.49579217, 1.52458E-05],
['21/02/2010', 0, 0.55502195, 0.4449628, 1.52458E-05],
['09/04/2011', 0.09531311, 0.17514162, 0.72954527, 0],
['14/02/2012', 0.19213217, 0.12866237, 0.67920546, 0],
['17/01/2014', 0.12438848, 0.10297326, 0.77263826, 0],
['24/02/2017', 0.01541347, 0.09897548, 0.88561105, 0]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
ind = pd.to_datetime(df.DATE)
NODP = df.NODP.to_numpy()
NVP = df.NVP.to_numpy()
VP = df.VP.to_numpy()
VDP = df.VDP.to_numpy()
width = 120
p1 = plt.bar(ind, NODP, width, label='NODP', bottom=NVP+VDP+VP, color='grey')
p2 = plt.bar(ind, NVP, width, label='NVP', bottom=VDP+VP, color='tan')
p3 = plt.bar(ind, VDP, width, label='VDP', bottom=VP, color='darkorange')
p4 = plt.bar(ind, VP, width, label='VP', color='darkgreen')
plt.ylabel('Ratio')
plt.xlabel('Year')
plt.title('Ratio change')
plt.yticks(np.arange(0, 1.001, 0.1))
plt.legend()
plt.show()
请注意,在这种情况下,x 轴以天为单位,每个条形都位于其日期。这有助于了解日期之间的相对间距,以防这很重要。如果不重要,可以选择等距的 x 位置并通过日期列标记。
要使用标准 matplotlib 执行此操作,以下代码将更改:
ind = range(len(df))
width = 0.8
plt.xticks(ind, df.DATE, rotation=20)
plt.tight_layout() # needed to show the full labels of the x-axis