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seaborn多变量组条形图

data-analysis seaborn matplotlib pandas

jayko03 · 技术社区 · 6 年前

我有熊猫数据框,一个索引(datetime)和三个变量(int)

date        A   B       C
2017-09-05  25  261     31
2017-09-06  261 1519    151
2017-09-07  188 1545    144
2017-09-08  200 2110    232
2017-09-09  292 2391    325

我可以使用基本熊猫图创建分组条形图。

df.plot(kind='bar', legend=False)

然而,我想在Seaborn或其他图书馆展示,以提高我的技能。
我找到了非常接近的答案( Pandas: how to draw a bar plot with two categories and four series each? )。
在建议的答案中,它的代码是

ax=sns.barplot(x='', y='', hue='', data=data)

如果我将此代码应用于我的代码,我不知道我的“y”是什么。

ax=sns.barplot(x='date', y=??, hue=??, data=data)

如何使用Seaborn或其他库绘制多个变量?

1 回复 | 直到 6 年前

jezrael 6 年前

我认为需要 melt 如果需要,请使用 barplot :

data = df.melt('date', var_name='a', value_name='b')
print (data)
          date  a     b
0   2017-09-05  A    25
1   2017-09-06  A   261
2   2017-09-07  A   188
3   2017-09-08  A   200
4   2017-09-09  A   292
5   2017-09-05  B   261
6   2017-09-06  B  1519
7   2017-09-07  B  1545
8   2017-09-08  B  2110
9   2017-09-09  B  2391
10  2017-09-05  C    31
11  2017-09-06  C   151
12  2017-09-07  C   144
13  2017-09-08  C   232
14  2017-09-09  C   325

ax=sns.barplot(x='date', y='b', hue='a', data=data)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)

熊猫解决方案 DataFrame.plot.bar 和 set_index :