如何获得分类数据的分组条形图

How to get a grouped bar plot of categorical data(如何获得分类数据的分组条形图)

问题描述

我有一个包含学生信息的大型数据集。我必须构建不同值之间的依赖关系图。例如，我有两个列&Year"；和"；School"；，LIKE

这将创建类似以下内容的图表：

我的真实数据

。

我可以过滤我的价值观，但我不知道如何构建和组合图表。它不起作用了..。我发现示例如下所示，但我无法处理我的问题。

问题是，我需要将一列的数据链接到第二列的过滤数据，而不更改数据集。我找不到类似的解决方案。

import pandas as pd


df = pd.read_excel('CREDITATION.xlsx')

plt.title('Depends schools in years')
plt.xlabel('Schools')
plt.ylabel('Counts')
plt.xticks(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'])
plt.yticks(np.arange(0, 1000, step=100))

bar_width = 0.35



agr2016 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior Agrária de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2016)].count()[0] 
agr2017 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior Agrária de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2017)].count()[0] 
agr2018 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior Agrária de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2018)].count()[0] 
agr2019 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior Agrária de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2019)].count()[0] 
agr2020 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior Agrária de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2020)].count()[0] 

manag2016 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2016)].count()[0]
manag2017 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2017)].count()[0]
manag2018 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2018)].count()[0]
manag2019 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2019)].count()[0]
manag2020 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2020)].count()[0]

com2016 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Comunicação, Administração e Turismo')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2016)].count()[0]
com2017 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Comunicação, Administração e Turismo')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2017)].count()[0]
com2018 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Comunicação, Administração e Turismo')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2018)].count()[0]
com2019 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Comunicação, Administração e Turismo')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2019)].count()[0]
com2020 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Comunicação, Administração e Turismo')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2020)].count()[0]

health2016 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Saúde de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2016)].count()[0] 
health2017 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Saúde de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2017)].count()[0] 
health2018 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Saúde de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2018)].count()[0] 
health2019 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Saúde de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2019)].count()[0] 
health2020 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Saúde de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2020)].count()[0] 

education2016 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Educação de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2016)].count()[0]
education2017 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Educação de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2017)].count()[0]
education2018 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Educação de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2018)].count()[0]
education2019 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Educação de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2019)].count()[0]
education2020 = df.loc[(df['SCHOOL'] == 'Escola Superior de Educação de Bragança')&(df['SCHOOL_YEAR_MOBILITY'] == 2020)].count()[0]

plt.bar() #idk
plt.show()

推荐答案

导入和示例数据

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np  # for test data only

np.random.seed(365)
rows = 100
data = {'year': np.random.choice(range(2016, 2021), size=rows),
        'school': np.random.choice(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], size=rows)}
df = pd.DataFrame(data)

# display(df.head())
   year school
0  2018      a
1  2020      b
2  2017      b
3  2019      b
4  2020      c

与seaborn.countplot

# plot and add annotations
p = sns.countplot(data=df, x='year', hue='school')
p.legend(title='School', bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')

for c in p.containers:
    # set the bar label
    p.bar_label(c, fmt='%.0f', label_type='edge')

与pandas.DataFrame.plot

• 为了直接绘制数据帧，请使用pandas.DataFrame.pivot_table对数据帧进行整形，得到每组的'size'。

dfp = df.pivot_table(index='year', columns='school', values='school', aggfunc='size')

ax = dfp.plot(kind='bar', rot=0)

ax.legend(title='School', bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')

for c in ax.containers:
    # set the bar label
    ax.bar_label(c, fmt='%.0f', label_type='edge')

• 以下转换也适用
  • pandas.DataFrame.groupby&；pandas.DataFrame.pivot
  • pandas.crosstab

# groupby and pivot
ax = df.groupby(['year']).school.value_counts().reset_index(name='counts').pivot(index='year', columns='school', values='counts').plot(kind='bar')

# crosstab
ax = pd.crosstab(df.year, df.school).plot(kind='bar')

这篇关于如何获得分类数据的分组条形图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！