用Python 繪製堆積條形圖
問題:
創建堆積條形圖資料結構與範例電子表格不同。
DataFrame 包含網站名稱和「濫用」或「NFF」事件的計數。目標是建立一個長條圖,其中堆疊條形圖按網站名稱表示兩種類型事件的事件數。數據以 CSV 檔案形式給出。
解決方案:
要建立堆積條形圖,您可以在繪圖函數中使用 stacked=True 選項。關鍵是適當地建立數據。解決方案如下:
- 以「站點名稱」和「濫用/NFF」將資料分組。
- 使用 count 方法對每個組別中的出現次數進行計數。
- 使用 unstack 方法建立一個多索引 DataFrame,以網站名稱為索引,事件類型為列。
- 使用 fillna 方法將任何缺失值填入 0。
- 最後,使用 stacked=True 選項呼叫繪圖方法來建立堆疊條形圖。
<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>
這應該會產生具有所需格式的堆疊條形圖。
以上是如何在 Python 中使用不同結構的資料建立堆積長條圖?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python不是嚴格的逐行執行,而是基於解釋器的機制進行優化和條件執行。解釋器將代碼轉換為字節碼,由PVM執行,可能會預編譯常量表達式或優化循環。理解這些機制有助於優化代碼和提高效率。

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循環用於遍歷可迭代對象,while循環用於條件滿足時重複執行操作。 1)for循環示例:遍歷列表並打印元素。 2)while循環示例:猜數字遊戲,直到猜對為止。掌握循環原理和優化技巧可提高代碼效率和可靠性。

要將列表連接成字符串,Python中使用join()方法是最佳選擇。 1)使用join()方法將列表元素連接成字符串,如''.join(my_list)。 2)對於包含數字的列表,先用map(str,numbers)轉換為字符串再連接。 3)可以使用生成器表達式進行複雜格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。 4)處理混合數據類型時,使用map(str,mixed_list)確保所有元素可轉換為字符串。 5)對於大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增強效率和通用性。


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