Pandas 的条形图组 - Python

Pandas 是一个基于 NumPy 的库，用于数据处理、数据分析和数据可视化。在 pandas 中，使用 plot() 函数可轻松地生成不同类型的图形，其中包括条形图组。

条形图组简介

条形图组是一种显示多组数据之间相对大小的图形。它们通常用于比较不同组之间的某种统计数据。

每个条形图组包含多个条形图，每个条形图表示一组数据。这些条形图通常在同一图表中绘制，使得它们很容易比较。

绘制条形图组

下面的代码片段将演示如何使用 pandas 绘制条形图组。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {
    'group1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'group2': [15, 25, 35, 45, 55],
    'group3': [5, 15, 25, 35, 45],
    'group4': [20, 30, 40, 50, 60]
}

# 将数据转换成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制条形图组
ax = df.plot(kind='bar')
ax.set_title('Bar Chart Group')

# 显示图表
plt.show()

此代码将创建一个包含 4 组数据的 DataFrame，并将其绘制为条形图组。

在这里，我们使用 plot() 函数生成条形图。该函数具有许多参数，可以用于自定义图形的外观和行为。

在这个例子中，我们将 kind 参数设置为 bar，这将生成一个条形图。我们还为每个子图指定了标题，以使图形更加详细。

自定义条形图组

我们可以轻松地自定义条形图组的外观，以显示更多的数据细节。

下面的代码演示如何自定义条形图组的某些属性：

ax = df.plot(kind='bar', figsize=(10,6), color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728'])
ax.set_title('Bar Chart Group')

# 修改 x 轴标签
ax.set_xticklabels(['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'], rotation=0)

# 添加 y 轴标签
ax.set_ylabel('Values')

# 隐藏图例
ax.legend().set_visible(False)

# 添加数据标签
for p in ax.containers:
    ax.bar_label(p)

plt.show()

在这里，我们首先使用 figsize 参数设置了图形的大小，以使其更加易于查看。

我们还使用 color 参数指定了条形图的颜色。在这个例子中，我们使用了四种不同的颜色。

接下来，我们使用 set_xticklabels() 函数修改 x 轴标签，以使其更具描述性。

然后，我们添加了 y 轴标签，并使用 legend().set_visible(False) 隐藏了图例。

最后，我们还添加了数据标签，以在条形图中显示数据的确切值。这非常有用，因为它使得很容易将条形图与实际数据相关联。

结论

通过使用 pandas 的条形图组，我们可以轻松地将多个数据组合在一个图表中，并比较它们之间的差异。此外，我们可以使用许多自定义选项，以使图形更加详细和易于理解。

以上是一些有关 Pandas 的条形图组的介绍。如果您有任何问题或建议，请随时留言！