python - 如何在python中创建具有多个x轴的条形图

Question

我有一个包含 3 列的数据集：BOROUGHS、COMPLAINT_DATE、OFFENSE

注意：日期格式如下：2010-01-30

我确实知道如何创建一个简单的条形图......像这样：

df.plot(kind="bar")

但是，我需要这样的东西：

这张图表告诉我 5 个行政区、投诉数量和年份。加上使用颜色。

首先，你怎么做这样的事情？第二，这种图表有名字吗？像，多条形图或类似的东西？

编辑：

紫色应该是第一个……在酒吧……但它说它有更多的犯罪……

编辑：#2 Plus...看看这个数字基于 2010 年和 2019 年

编辑：#3 太小...没有显示底部的犯罪数量谢谢，

标签： pythonpandasmatplotlibseabornbar-chart

Answer 1

• 数据需要按计数进行分组和聚合，然后转换为正确的形状。
  • 使用.dt访问器从'complaint_date'列中提取年份。
• 请参阅pandas.DataFrame.plot&pandas.DataFrame.plot.bar了解所有可用参数。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# sample data
data = {'boroughs': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z', 'x'],
        'complaint_date': ['2020-11-1', '2020-11-1', '2020-11-1', '2019-11-1', '2019-11-1', '2019-11-1', '2020-11-1', '2020-11-1', '2020-11-1', '2019-11-1', '2019-11-1', '2019-11-1', '2019-11-1'],
        'offense': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f', 'd']}

# create dataframe
df = pd.DataFrame(data)

# convert date column to datetime dtype
df.complaint_date = pd.to_datetime(df.complaint_date)

# groupby year and borough to get count of offenses
dfg = df.groupby([df.complaint_date.dt.year, 'boroughs']).boroughs.count().reset_index(name='count')

# display(dfg)
   complaint_date boroughs  count
0            2019        x      3
1            2019        y      2
2            2019        z      2
3            2020        x      2
4            2020        y      2
5            2020        z      2

# pivot into the correct form for stacked bar
dfp = dfg.pivot(index='complaint_date', columns='boroughs', values='count')

# display(dfp)
boroughs        x  y  z
complaint_date         
2019            3  2  2
2020            2  2  2

# plot
dfp.plot.bar(stacked=True, xlabel='Year Complaint Filed', ylabel='Volumn of Complaints')
plt.legend(title='Boroughs', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.xticks(rotation=0)

• 使用此问题的公认答案向堆叠条添加注释。

对评论的回应

• 作为回应AttributeError: 'Rectangle' object has no property 'xlabel'
• pandas可能需要更新；这是在版本中运行的1.1.3。

# plot
dfp.plot.bar(stacked=True)
plt.legend(title='Boroughs', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.xlabel('Year Complaint Filed')
plt.ylabel('Volumn of Complaints')
plt.xticks(rotation=0)

比堆叠条更好的选择

• 利用seaborn.barplot
• 这将为每个条形的相对值提供更好的整体表示。

import seaborn as sns

# use dfg from above

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
sns.barplot(y='complaint_date', x='count', data=dfg, hue='boroughs', orient='h', ax=ax)

# use log scale since you have large numbers
plt.xscale('log')

# relocate the legend
plt.legend(title='Boroughs', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

• 请参阅question或question以将 x-tick 值的格式从指数更改为整数。