有没有办法得到条形图(颠倒)与百分之巨蟒的变化？

Question

我有贸易数据(按世界范围进口杂货产品的/export )，我打算绘制一些显示全球进出口贸易流量的地块。为此，我使用group_by，pivot_table来操作我的数据，这将用作绘图函数的输入。似乎我没有得到正确的操作我的数据，结果，我没有得到正确的阴谋，我期待的。有人能告诉我怎么做吗？谢谢

根据这些原始数据，我想向美国出口牛肉的前十名国家展示一下。我怎么能拿到呢？

极小示例

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=[list('EEEIEEIIEI'), 
          ['AR', 'AUC', 'CA', 'CN', 'MX', 'MX', 'AR', 'IT', 'UK', 'RU'],
          ['ALBANIA', 'PAKISTN', 'UGANDA', 'FRANCE', 'USA', 'RUSSIA', 'COLOMBIA', 'KAZAK', 'KOREA', 'JAPAN'],
          [20230, 20220, 20120, 20230, 20230, 20220, 20230, 20120, 20130, 20329],
          list(np.random.randint(10, 100000, 10)),
          list(np.random.randint(10, 100, 10)),
          list(np.random.randint(10, 100, 10)),
          np.random.choice(pd.date_range('1/1/2014', periods=365, freq='D'), 10, replace=False)]
          ).T

df.columns =['ID', 'cty', 'cty_ptn', 'prod_code', 'value','Quantity1', 'Quantity2', 'date']

my_dict={'20230':'Gas',
        '20220':'Water',
        '20210': 'Refined',
        '20120':'Oil',
        '20239':'Other'}

df['prod_label']=df['prod_code'].astype(str).map(my_dict)

我的尝试

我尝试了以下创建条形图的操作：

import matplotlib.pyplot.plt
%matplotlib inline

    mydf= mydf[(mydf['prod_label']=='Gas') & (mydf['ID']=='E')]

更新尝试

mydf=mydf.groupby('cty_ptn')['value','Quantity1'].sum().reset_index()
mydf=mydf.nlargest(20, 'Quantity1')

## EDA 
fig=plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.scatter(mydf['Quantity1'].values, mydf['value'].values)

我的当前输出

我得到了一个与我所期望的相去甚远的虚拟情节：

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但我没有得到正确的情节(它是空的，我不知道为什么)。原因很可能是我错误地操作了数据，这些数据与matplotlib绘图函数的输入不匹配。有什么快速纠正的吗？

想要的地块

我正努力达到以下目的(受贸易数据报告的启发)：

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我怎样才能超越情节？在实现绘图函数之前，需要进行什么样的操作？谢谢

Answer 1

df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/julaiti/cb2341b98110db8a82651c72e0ad57d5/raw/5ab24d37619adb720118d8d7742fa8c52d799492/minimal_dataset')
df.groupby(['partner'])['qty1'].sum().nlargest(10).plot(kind='barh')
plt.tight_layout()

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