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？

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))

标签：python,pandas,matplotlib
来源： https://codeday.me/bug/20190925/1815992.html

 
文章目录
 
1. 竖放条形图
bar(x, height, [width], **kwargs)
   
  
  
2. 横放条形图
bar(x, width, [height], **kwargs)
   
  
  
3. 并列条形图


 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：
 
男
女
碳酸饮料
6
9
绿茶
7
4
矿泉水
6
4
其他
2
6
果汁
1
5
总计
22
28
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：
 
 
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()
 
 
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：
 

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。
 
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