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  • 我有一个数据集,客户回答问题,客户属于某个类别。该类别是序数。我想将百分比的变化可视化为比例堆积的条形图。以下是一些测试数据:answer | categ1 12 13 21 22 33 31 12 13 21 22 33 31 ...

    我有一个数据集,客户回答问题,客户属于某个类别。该类别是序数。我想将百分比的变化可视化为比例堆积的条形图。以下是一些测试数据:

    answer | categ

    1 1

    2 1

    3 2

    1 2

    2 3

    3 3

    1 1

    2 1

    3 2

    1 2

    2 3

    3 3

    1 3

    2 2

    3 1

    以下是如何生成它:

    pd.DataFrame({'answer':[1,2,3]*5, 'categ':[1,1,2,2,3,3]*2+[3,2,1]})

    使用一些可能写得更好,效率更高的复杂代码,我得到答案中的百分比。

    test = pd.DataFrame({'answer':[1,2,3]*5, 'categ':[1,1,2,2,3,3]*2+[3,2,1]})

    rel_data = pd.merge(pd.DataFrame(test.groupby(['answer','categ']).size()).reset_index(),pd.DataFrame(test.groupby('answer').size()).reset_index(), how='left', on='answer')

    rel_data.columns = ['answer', 'categ', 'number_combination', 'number_answer']

    rel_data['perc'] = rel_data['number_combination']/rel_data['number_answer']

    rel_data[['answer', 'categ', 'perc']]

    这导致:

    answer | categ | perc

    1 1 0.4

    1 2 0.4

    1 3 0.2

    2 1 0.4

    2 2 0.2

    2 3 0.4

    3 1 0.2

    3 2 0.4

    3 3 0.4

    我如何将其添加到堆积条形图中,每个答案都有一个条形图和每个类别的彩色区域?

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  • 以下是pandas数据框和从中生成的条形图:colors_list = ['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f']result.plot(kind='bar',figsize=(15,4),width = 0.8,color = colors_list,edgecolor=None)plt.legend(labels=result.columns...

    以下是pandas数据框和从中生成的条形图:

    colors_list = ['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f']

    result.plot(kind='bar',figsize=(15,4),width = 0.8,color = colors_list,edgecolor=None)

    plt.legend(labels=result.columns,fontsize= 14)

    plt.title("Percentage of Respondents' Interest in Data Science Areas",fontsize= 16)

    plt.xticks(fontsize=14)

    for spine in plt.gca().spines.values():

    spine.set_visible(False)

    plt.yticks([])

    我需要在相应的栏上方显示相应主题的每个兴趣类别的百分比.我可以创建一个包含百分比的列表,但我不明白如何将其添加到相应的栏上.

    解决方法:

    试试这种方式:

    colors_list = ['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f']

    # Change this line to plot percentages instead of absolute values

    ax = (result.div(result.sum(1), axis=0)).plot(kind='bar',figsize=(15,4),width = 0.8,color = colors_list,edgecolor=None)

    plt.legend(labels=result.columns,fontsize= 14)

    plt.title("Percentage of Respondents' Interest in Data Science Areas",fontsize= 16)

    plt.xticks(fontsize=14)

    for spine in plt.gca().spines.values():

    spine.set_visible(False)

    plt.yticks([])

    # Add this loop to add the annotations

    for p in ax.patches:

    width, height = p.get_width(), p.get_height()

    x, y = p.get_xy()

    ax.annotate('{:.0%}'.format(height), (x, y + height + 0.01))

    c08fG.png

    标签:python,pandas,matplotlib

    来源: https://codeday.me/bug/20190925/1815992.html

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  • python 画条形图(柱状图)

    万次阅读 多人点赞 2019-08-24 00:06:35
    条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。 1. 竖放条形图条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数,该函数的基...


    条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。

    1. 竖放条形图

    画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数,该函数的基本语法为:

    bar(x, height, [width], **kwargs)

    x数组,每个条形的横坐标
    height个数或一个数组,条形的高度
    [width]可选参数,一个数或一个数组,条形的宽度,默认为 0.8
    **kwargs不定长的关键字参数,用字典形式设置条形图的其他属性

    **kwargs 中常设置的参数包括图形标签 label,颜色标签 color,不透明度 alpha 等。

    假设某项针对男女大学生购买饮用水爱好的调查结果如下表:

    碳酸饮料69
    绿茶74
    矿泉水64
    其他26
    果汁15
    总计2228

    画出男生饮用水情况的直方图,代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
    buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]
    
    plt.bar(waters, buy_number)
    plt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')
    
    plt.show()
    

    图形:
    在这里插入图片描述

    2. 横放条形图

    若要生成横的条形图,则可以使用 barh 函数,其语法与 bar 函数非常类似。

    bar(x, width, [height], **kwargs)

    y数组,每个条形的纵坐标
    width一个数或一个数组,条形的宽度
    [height]可选参数,一个数或一个数组,条形的高度,默认为 0.8
    **kwargs不定长的关键字参数,用字典形式设置条形图的其他属性

    代码:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
    buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]
    
    plt.barh(waters, buy_number)  # 横放条形图函数 barh
    plt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    3. 并列条形图

    若要将男生与女生的调查情况画出两个条形图一块显示,则可以使用 bar 或 barh 函数两次,并调整 bar 或 barh 函数的条形图位置坐标以及相应刻度,使得两组条形图能够并排显示。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    # 输入统计数据
    waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
    buy_number_male = [6, 7, 6, 1, 2]
    buy_number_female = [9, 4, 4, 5, 6]
    
    bar_width = 0.3  # 条形宽度
    index_male = np.arange(len(waters))  # 男生条形图的横坐标
    index_female = index_male + bar_width  # 女生条形图的横坐标
    
    # 使用两次 bar 函数画出两组条形图
    plt.bar(index_male, height=buy_number_male, width=bar_width, color='b', label='男性')
    plt.bar(index_female, height=buy_number_female, width=bar_width, color='g', label='女性')
    
    plt.legend()  # 显示图例
    plt.xticks(index_male + bar_width/2, waters)  # 让横坐标轴刻度显示 waters 里的饮用水, index_male + bar_width/2 为横坐标轴刻度的位置
    plt.ylabel('购买量')  # 纵坐标轴标题
    plt.title('购买饮用水情况的调查结果')  # 图形标题
    
    plt.show()
    

    显示:
    在这里插入图片描述

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  • 高的值条形图高,低的值条形图低。 比如说这个值,地图进行展示。 需要进行的步骤有: 1.将这个属性复制一个相同的到一个新字段,以方便拉伸。 2.点数据选择分级色彩展示 3.将数据进行拉伸,拉伸比例...

    我想将点数据里面的某个属性值在arcscene进行展示。高的值条形图高,低的值条形图低。

    比如说这个值,在地图上进行展示。

    需要进行的步骤有:

    1.将这个属性复制一个相同的到一个新字段,以方便拉伸。

    2.点数据选择分级色彩展示

    3.将数据进行拉伸,拉伸比例根据展示的高度来。

    我们看看成品图:

    如果你想要柱形图,可以将点数据改为面数据。

     vx:kitmyfaceplease2;欢迎关注公众号:锐多宝的地理空间;

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空空如也

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如何在条形图上显示比例