Как построить разные столбцы для каждого значения в столбце, где каждый график соответствует значению в другом столбце?

Dec 04 2020

У меня есть этот фрейм данных, как показано ниже:

data = [['AK','Coal',24457],
['AK','Natural ',222867],
['AK','Other ',15],
['AK','Petro',83848],
['AL','Coal ',169877],
['AL','Natural ',10692],
['AL','Other ',2631],
['AL','Petro',235853]]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['STATE','ENERGY','CONSUME']) 

Я пытаюсь изобразить это на графике, который должен выглядеть так:

Каждая полоса соответствует значению CONSUME для соответствующей ENERGY. Это похоже на группировку значений на основе «СОСТОЯНИЕ» и построение различных полос на основе «ЭНЕРГИИ». Таким образом, каждое «СОСТОЯНИЕ» будет иметь 4 столбца, показывающих 4 различных значения «ЭНЕРГИИ». Я попробовал несколько вещей, но они не сработали так, как я хотел.

Ответы

Pygirl Dec 04 2020 at 15:30

Я просто изменяю код, данный Скоттом Бостоном в одном из его ответов. Взгляните также на этот ответ.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import groupby
import numpy as np 
%matplotlib inline

data = [['AK','Coal',24457],
['AK','Natural ',222867],
['AK','Other ',15],
['AK','Petro',83848],
['AL','Coal ',169877],
['AL','Natural ',10692],
['AL','Other ',2631],
['AL','Petro',235853]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['STATE','ENERGY','CONSUME']) 
df = df.set_index(['STATE','ENERGY', 'STATE'])['CONSUME'].unstack()


def add_line(ax, xpos, ypos):
    line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
                      transform=ax.transAxes, color='gray')
    line.set_clip_on(False)
    ax.add_line(line)

def label_len(my_index,level):
    labels = my_index.get_level_values(level)
    return [(k, sum(1 for i in g)) for k,g in groupby(labels)]

def label_group_bar_table(ax, df):
    ypos = -.1
    scale = 1./df.index.size
    for level in range(df.index.nlevels)[::-1]:
        pos = 0
        for label, rpos in label_len(df.index,level):
            lxpos = (pos + .5 * rpos)*scale
            ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
            add_line(ax, pos*scale, ypos)
            pos += rpos
        add_line(ax, pos*scale , ypos)
        ypos -= .1

ax = df.plot(kind='bar')
#Below 2 lines remove default labels
ax.set_xticklabels('')
ax.set_xlabel('')
label_group_bar_table(ax, df)