Wie erstelle ich geclusterte gestapelte Balkendiagramme mit Pandas und Matplotlib oder Seaborn?

Erstellen geclusterter gestapelter Balkendiagramme

Problem:

Betrachten Sie zwei Datenrahmen, df1 und df2, mit demselben Index, aber möglicherweise unterschiedlichen Spalten, wobei jeder Die Zeile stellt eine Kategorie dar und jede Spalte stellt eine Metrik dar. Das Ziel besteht darin, gruppierte gestapelte Balkendiagramme zu erstellen, in denen die Balken für jede Kategorie gruppiert und die Balken für jeden Datenrahmen übereinander gestapelt sind.

Lösung mit Pandas und Matplotlib :

<code class="python">import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

def plot_clustered_stacked(df_list, labels=None, title="Clustered Stacked Bar Plot"):
    n_dataframes = len(df_list)
    n_columns = len(df_list[0].columns) 
    n_index = len(df_list[0].index)
    
    fig, ax = plt.subplots()

    # Iterate through each dataframe
    for i, df in enumerate(df_list):
        # Plot the bars for the current dataframe
        df.plot(kind="bar", 
                 ax=ax, 
                 linewidth=0,
                 stacked=True,
                 legend=False, 
                 grid=False)

    # Adjust the position and width of the bars
    for df, j in zip(df_list, range(n_dataframes)):
        for n, rect in enumerate(ax.patches):
            if rect.get_y() == 0:
                # Stacked bar for dataframe df
                rect.set_x(rect.get_x() + j / float(n_dataframes))
                rect.set_width(1 / float(n_dataframes))

    # Set the x-axis labels and ticks
    ax.set_xticks(np.arange(0, n_index) + 0.5)
    ax.set_xticklabels(df.index)

    # Add a legend for the dataframes
    plt.legend([df.stack(level=0).index[0] for df in df_list], labels)

    # Set the plot title
    ax.set_title(title)

# Create example dataframes
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 3), index=["A", "B", "C", "D"], columns=["x", "y", "z"])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 3), index=["A", "B", "C", "D"], columns=["x", "y", "z"])

# Plot the clustered stacked bar plot
plot_clustered_stacked([df1, df2], labels=["df1", "df2"])</code>

Lösung mit Seaborn und Pandas:

<code class="python">import seaborn as sns

# Concatenate the dataframes into a single dataframe with a wide format
df = pd.concat([df1.reset_index().melt(id_vars=["index"]), 
                 df2.reset_index().melt(id_vars=["index"])])

# Plot the clustered stacked bar plot
g = sns.FacetGrid(data=df, col="variable", hue="index")
g.map_dataframe(sns.barplot, order=df["index"].unique())</code>

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