建立聚類堆疊條形圖
問題:
您有多個具有相同欄位和索引的資料框,並且想要建立一個堆疊條形圖,其中每個資料框的資料聚集在一起。
使用Pandas 和Matplotlib 的解決方案:
- 將資料框合併為單一資料框.
-
使用資料框合併為單一資料框.
- 使用資料框合併為單一資料框.
- dfall:要繪製的資料框清單。
- labels:資料框名稱清單(可選)。
title:繪圖的標題(可選)。
H:用於每個資料框的填滿圖案(可選)。
<code class="python">import pandas as pd import matplotlib.cm as cm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_clustered_stacked(dfall, labels=None, title="multiple stacked bar plot", H="/", **kwargs): n_df = len(dfall) n_col = len(dfall[0].columns) n_ind = len(dfall[0].index) axe = plt.subplot(111) for df in dfall : # for each data frame axe = df.plot(kind="bar", linewidth=0, stacked=True, ax=axe, legend=False, grid=False, **kwargs) # make bar plots h,l = axe.get_legend_handles_labels() # get the handles we want to modify for i in range(0, n_df * n_col, n_col): # len(h) = n_col * n_df for j, pa in enumerate(h[i:i+n_col]): for rect in pa.patches: # for each index rect.set_x(rect.get_x() + 1 / float(n_df + 1) * i / float(n_col)) rect.set_hatch(H * int(i / n_col)) #edited part rect.set_width(1 / float(n_df + 1)) axe.set_xticks((np.arange(0, 2 * n_ind, 2) + 1 / float(n_df + 1)) / 2.) axe.set_xticklabels(df.index, rotation = 0) axe.set_title(title) # Add invisible data to add another legend n=[] for i in range(n_df): n.append(axe.bar(0, 0, color="gray", hatch=H * i)) l1 = axe.legend(h[:n_col], l[:n_col], loc=[1.01, 0.5]) if labels is not None: l2 = plt.legend(n, labels, loc=[1.01, 0.1]) axe.add_artist(l1) return axe # create fake dataframes df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5), index=["A", "B", "C", "D"], columns=["I", "J", "K", "L", "M"]) df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5),</code>程式碼:
以上是如何使用 Pandas 和 Matplotlib 在 Python 中建立聚類堆疊長條圖?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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