


Wie zeichne ich ein gestapeltes Balkendiagramm mit Pandas, wenn die Daten in mehrere Spalten unterteilt sind?
Zeichnen eines gestapelten Balkendiagramms mit Pandas
In Python können wir Pandas und Matplotlib verwenden, um gestapelte Balkendiagramme zu erstellen. Eine häufige Herausforderung besteht darin, die Daten für das Diagramm zu strukturieren.
Stellen Sie sich beispielsweise die Aufgabe vor, ein gestapeltes Balkendiagramm mit in mehrere Spalten unterteilten Daten zu erstellen. Das angegebene Beispiel zeigt eine Tabelle mit Site-Namen und Missbrauchs-/NFF-Zählungen. So zeichnen Sie diese Daten auf:
- Bibliotheken importieren: Beginnen Sie mit dem Importieren von Pandas und Matplotlib.
- Datenrahmen erstellen: Erstellen Sie einen Pandas-Datenrahmen aus Ihren CSV-Daten.
- Daten umstrukturieren: Verwenden Sie die Funktionen groupby() und unstack(), um die Daten in ein für das Balkendiagramm geeignetes Format umzustrukturieren. Im Beispiel werden die Daten nach Site-Name und Missbrauch/NFF gruppiert und dann werden die Zählungen entstapelt.
- Balkendiagramm erstellen: Verwenden Sie die Funktion plot() mit kind=' bar' und stacked=Wahre Argumente zum Erstellen des gestapelten Balkendiagramms.
- Achsen beschriften: Denken Sie daran, die x- und y-Achsen zu beschriften.
Beispielcode:
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create DataFrame from CSV data df = pd.read_csv('data.csv') # Restructure data df2 = df.groupby(['Site Name', 'Abuse/NFF'])['Site Name'].count().unstack('Abuse/NFF').fillna(0) # Create bar chart df2[['abuse', 'nff']].plot(kind='bar', stacked=True) plt.xlabel('Site Name') plt.ylabel('Count') plt.title('Stacked Bar Chart of Abuse and NFF') plt.show()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie zeichne ich ein gestapeltes Balkendiagramm mit Pandas, wenn die Daten in mehrere Spalten unterteilt sind?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
