python - 将两个数据框绘制成一个条形图，区分它们的值

Question

我对以下任务感到困惑，我希望有人能指出我正确的方向。我有两个数据集，一个包含 2019 年 1 月的数据，另一个包含 2020 年 1 月的数据。

df1

ID     Date
5177   2019-01-31
5178   2019-01-31
5179   2019-01-31
5180   2019-01-31
5181   2019-01-31
5182   2019-01-31
5183   2019-01-31
5184   2019-01-30
5185   2019-01-30
5186   2019-01-30

df2

ID     Date
2918   2020-01-31
2919   2020-01-31
2920   2020-01-31
2921   2020-01-31
2922   2020-01-31
2923   2020-01-31
2924   2020-01-31
2925   2020-01-31
2926   2020-01-30
2927   2020-01-30

我试图将它们绘制为折线图，如下所示：

df1.groupby('Date').size().plot()
df2.groupby('Date').size().plot()

plt.xticks(rotation=90)
plt.show() 

但输出并不好，因为结果显示在图表的两个不同区域（一个是 2019 年，另一个是 2020 年）。所以我一直在尝试做的是将这些数据绘制为条形图，将条形彼此靠近，以便轻松比较数据的频率。

我试过如下：

df1.groupby(['Date'])['Date'].size().plot(kind='bar')
df2.groupby(['Date'])['Date'].size().plot(kind='bar')

但这不区分来自 df1 的值和来自 df2 的值（此外，条形图的颜色相同）。

我想要的是一张在 x 轴上显示日期的图表（只有几天，因为月份是相同的，我知道我在比较哪一年）。使用不同的颜色，我需要绘制来自 1 的数据和来自 2 的数据（图例会告诉 df1/2 是哪个）。

你能告诉我如何绘制数据以获得预期的输出吗？

谢谢

标签： pythonpandasmatplotlib

Answer 1

您可以先加入一个数据框，但首先将日期的格式更改为'%m-%d'with strftime，您也可以rename将列的输出size更改为年份。

df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date']).dt.strftime('%m-%d')
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date']).dt.strftime('%m-%d')
(df1.groupby('Date').size().rename('Size').to_frame().join(
    df2.groupby('Date').size().rename('Size').to_frame(),
    lsuffix='_2019', rsuffix='_2020').plot(kind='bar'))