


Zeichnen eines gestapelten Balkendiagramms in Python
Problem:
Erstellen eines gestapelten Balkendiagramms mit Daten, die anders strukturiert sind als in einer Beispieltabelle.
Der DataFrame enthält Site-Namen und Anzahlen von „ABUSE“- oder „NFF“-Vorfällen. Das Ziel besteht darin, ein Balkendiagramm mit gestapelten Balken zu erstellen, das die Anzahl der Vorfälle nach Standortnamen für beide Arten von Vorfällen darstellt. Die Daten werden in einer CSV-Datei bereitgestellt.
Lösung:
Um ein gestapeltes Balkendiagramm zu erstellen, können Sie die Option stacked=True in der Plotfunktion verwenden. Der Schlüssel liegt darin, Ihre Daten angemessen zu strukturieren. Hier ist eine Lösung:
- Gruppieren Sie die Daten sowohl nach „Site-Name“ als auch nach „Missbrauch/NFF“.
- Verwenden Sie die Zählmethode, um die Vorkommen innerhalb jeder Gruppe zu zählen.
- Verwenden Sie die Unstack-Methode, um einen Multi-Index-DataFrame mit den Site-Namen als Index und den Vorfalltypen als Spalten zu erstellen.
- Verwenden Sie die Fillna-Methode, um alle fehlenden Werte mit 0 zu füllen.
- Zuletzt rufen Sie die Plot-Methode mit der Option stacked=True auf, um das gestapelte Balkendiagramm zu erstellen.
<code class="python"># Import necessary libraries import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Read CSV file df = pd.read_csv('data.csv') # Group data and count occurrences df2 = df.groupby(['Site Name', 'Abuse/NFF'])['Site Name'].count().unstack('Abuse/NFF').fillna(0) # Plot stacked bar chart df2[['abuse','nff']].plot(kind='bar', stacked=True) plt.show()</code>
Dadurch sollte ein gestapeltes Balkendiagramm mit dem gewünschten Format generiert werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich in Python ein gestapeltes Balkendiagramm mit unterschiedlich strukturierten Daten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ForloopSareadVantageousForknowniterations und Sequences, OfferingImplicity und Readability;

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.


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