Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Mencipta Carta Bar Bertindan dalam Panda dengan Data Berkumpulan?

Bagaimana untuk Mencipta Carta Bar Bertindan dalam Panda dengan Data Berkumpulan?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-10-21 19:37:03
asal
265 orang telah melayarinya

How to Create a Stacked Bar Chart in Pandas with Grouped Data?

Merancang Carta Bar Bertindan Menggunakan Panda

Soalan:

Bagaimana saya boleh mencipta carta bar bertindan dengan panda, serupa dengan imej yang disediakan? Bingkai data semasa saya terdiri daripada lajur berasingan untuk kiraan "Nama Tapak" dan "Penyalahgunaan/NFF", dan saya tidak dapat menyusun data atau menjana carta bar bertindan.

Penyelesaian:

1. Penyediaan Data:

Buat bingkai data baharu dengan mengumpulkan data mengikut kedua-dua "Nama Tapak" dan "Penyalahgunaan/NFF" dan mengira kejadian setiap gabungan.

2 . Menyusun Data:

Gunakan kaedah .unstack() untuk mencipta rangka data bertindan, dengan "Nama Tapak" sebagai indeks dan "Penyalahgunaan/NFF" sebagai lajur.

3. Mengisi Nilai Yang Hilang:

Kendalikan mana-mana nilai yang hilang dengan mengisinya dengan sifar menggunakan kaedah .fillna(0).

4. Merencanakan Carta Bar:

Gunakan kaedah .plot() dengan parameter jenis ditetapkan kepada 'bar' dan parameter bertindan ditetapkan kepada Benar untuk menjana carta bar bertindan.

Kod Python:

<code class="python">import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a dataframe from the CSV file
df = pd.read_csv("data.csv")

# Group by "Site Name" and "Abuse/NFF" and count occurrences
df2 = df.groupby(['Site Name', 'Abuse/NFF'])['Site Name'].count().unstack('Abuse/NFF').fillna(0)

# Plot the stacked bar chart
df2[['abuse','nff']].plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()</code>
Salin selepas log masuk

Output:

Plot yang terhasil akan menyerupai imej yang disediakan dalam soalan asal, memaparkan kiraan bertindan bagi "Penyalahgunaan" dan "NFF" untuk setiap "Nama Tapak."

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencipta Carta Bar Bertindan dalam Panda dengan Data Berkumpulan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan