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我有以下 Pandas 数据框:
a b
bob 23 25
john 13 21
paul 20 19
david 17 14
michael 14 24
neil 22 11
df.plot(kind='barh')
我使用了 pandas plot 函数。我想制作一个条形图,其中所有行(名称)都具有不同的颜色,有没有办法做到这一点?
最佳答案
看来 Pandas 只支持使用 colormap属性,它将相同的映射应用于图表中的每一行,例如:
df.plot(kind='barh', colormap='RdBu')
出于您的目的,您需要直接使用 Matplotlib。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[23, 13, 20, 17, 14, 22],
'b':[25, 21, 19, 14, 23, 11]},
index=['bob', 'john', 'paul', 'david', 'michael', 'neil'])
a_vals = df.a
b_vals = df.b
ind = np.arange(df.shape[0])
width = 0.35
# Set the colors
colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'g']
def autolabel(bars):
# attach some text labels
for bar in bars:
width = bar.get_width()
ax.text(width*0.95, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
'%d' % int(width),
ha='right', va='center')
# make the plots
fig, ax = plt.subplots()
a = ax.barh(ind, a_vals, width, color = colors) # plot a vals
b = ax.barh(ind + width, b_vals, width, color = colors, alpha=0.5) # plot b vals
ax.set_yticks(ind + width) # position axis ticks
ax.set_yticklabels(df.index) # set them to the names
ax.legend((a[0], b[0]), ['a', 'b'], loc='center right')
autolabel(a)
autolabel(b)
plt.show()
请引用以下例子:
关于python - 来自 pandas dataframe python 的条形图中行的不同颜色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37447056/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!