Seaborn多变量组条形图 [英] seaborn multiple variables group bar plot
问题描述
我有熊猫数据框,一个索引(日期时间)和三个变量(整数)
I have pandas dataframe, one index(datetime) and three variables(int)
date A B C
2017-09-05 25 261 31
2017-09-06 261 1519 151
2017-09-07 188 1545 144
2017-09-08 200 2110 232
2017-09-09 292 2391 325
我可以使用基本的熊猫图创建分组的条形图。
I can create grouped bar plot with basic pandas plot.
df.plot(kind='bar', legend=False)
但是,我想在其中显示Seaborn或其他图书馆以提高我的技能。
我找到了非常接近的答案(如何绘制带有两个类别和四个系列的条形图?)。
在建议的答案中,它的代码是
However, I want to display in Seaborn or other libraries to improve my skills.
I found very close answer(Pandas: how to draw a bar plot with two categories and four series each?).
In its suggested answer, it has code that
ax=sns.barplot(x='', y='', hue='', data=data)
如果我将此代码应用于我的代码,我不知道我的 y会是什么
If I apply this code to mine, I do not know what my 'y` would be.
ax=sns.barplot(x='date', y=??, hue=??, data=data)
如何使用Seaborn或其他库绘制多个变量?
How can I plot multiple variables with Seaborn or other libraries?
推荐答案
我认为需要 融化
(如果要使用 barplot
:
data = df.melt('date', var_name='a', value_name='b')
print (data)
date a b
0 2017-09-05 A 25
1 2017-09-06 A 261
2 2017-09-07 A 188
3 2017-09-08 A 200
4 2017-09-09 A 292
5 2017-09-05 B 261
6 2017-09-06 B 1519
7 2017-09-07 B 1545
8 2017-09-08 B 2110
9 2017-09-09 B 2391
10 2017-09-05 C 31
11 2017-09-06 C 151
12 2017-09-07 C 144
13 2017-09-08 C 232
14 2017-09-09 C 325
ax=sns.barplot(x='date', y='b', hue='a', data=data)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
具有 DataFrame.plot.bar
和 set_index
:
df.set_index('date').plot.bar()
这篇关于Seaborn多变量组条形图的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!