matplotlib

Question

我试图从合并的数据中绘制一个分组条形图。下面的条形码是堆叠的，我怎样才能把它并排放在一起，就像一个分组条形图一样？

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

np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame({
    'key':  ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'value':[ 10  ,6,   6,   8]})
df2 = pd.DataFrame({
    'key':  ['B', 'D', 'A', 'F'],
    'value':[ 3,   5,   5,  7]})

df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['key'])
print(df1)
print(df2)
print(df3)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

b1 = ax.bar(df3['key'],df3['value_x'])
b2 = ax.bar(df3['key'],df3['value_y'])

pngname = "demo.png"
fig.savefig(pngname, dpi=fig.dpi)
print("[[./%s]]"%(pngname))

当前产出：

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Answer 1

问题是x轴数据是相同的，在你的例子中它不是数字，它是键："A"，"B"，"C“。所以matplotlib把它们堆在一起。

有一个简单的方法绕过它，一些教程在线显示https://www.geeksforgeeks.org/create-a-grouped-bar-plot-in-matplotlib/。

所以，您所做的基本上是枚举键，即A=1、B=2、C=3。在此之后，选择所需的条形宽度，例如选择0.4。现在，将一组条形图按bar_ bars /2向左移动，另一组按bar_width/2向右移动。

也许代码比我解释得更好：

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

np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame({
    'key':  ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'value':[ 10  ,6,   6,   8]})
df2 = pd.DataFrame({
    'key':  ['B', 'D', 'A', 'F'],
    'value':[ 3,   5,   5,  7]})

df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['key'])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

# modifications
x = np.arange(len(df3['key']))  # enumerate the keys
bar_width = 0.4  # choose bar length

b1 = ax.bar(x - bar_width/2,df3['value_x'], width=bar_width, label='value_x')  # shift x values left
b2 = ax.bar(x + bar_width/2,df3['value_y'], width=bar_width, label='value_y')  # shift x values right
plt.xticks(x, df3['key'])  # replace x axis ticks with keys from df3.
plt.legend(['value_x', 'value_y']) 
plt.show()

结果：

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