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我有以下数据框df
:
timestamp objectId result
0 2015-11-24 09:00:00 Stress 3
1 2015-11-24 09:00:00 Productivity 0
2 2015-11-24 09:00:00 Abilities 4
3 2015-11-24 09:00:00 Challenge 0
4 2015-11-24 10:00:00 Productivity 87
5 2015-11-24 10:00:00 Abilities 84
6 2015-11-24 10:00:00 Challenge 58
7 2015-11-24 10:00:00 Stress 25
8 2015-11-24 11:00:00 Productivity 93
9 2015-11-24 11:00:00 Abilities 93
10 2015-11-24 11:00:00 Challenge 93
11 2015-11-24 11:00:00 Stress 19
12 2015-11-24 12:00:00 Challenge 90
13 2015-11-24 12:00:00 Abilities 96
14 2015-11-24 12:00:00 Stress 94
15 2015-11-24 12:00:00 Productivity 88
16 2015-11-24 13:00:00 Productivity 12
17 2015-11-24 13:00:00 Challenge 17
18 2015-11-24 13:00:00 Abilities 89
19 2015-11-24 13:00:00 Stress 13
我想实现如下所示的条形图 在 a,b,c,d
列中有标签的地方 ObjectID
y 轴应对应于 result
列x 轴应该是 timestamp
列的分组值。
我尝试了几件事,但没有任何效果。这是最接近的,但是 plot()
方法不通过参数进行任何自定义(例如,kind='bar'
不起作用)。
groups = df.groupby('objectId')
sgb = groups['result']
sgb.plot()
还有其他想法吗?
最佳答案
import seaborn as sns
In [36]:
df.timestamp = df.timestamp.factorize()[0]
In [39]:
df.objectId = df.objectId.map({'Stress' : 'a' , 'Productivity' : 'b' , 'Abilities' : 'c' , 'Challenge' : 'd'})
In [41]:
df
Out[41]:
timestamp objectId result
0 0 a 3
1 0 b 0
2 0 c 4
3 0 d 0
4 1 b 87
5 1 c 84
6 1 d 58
7 1 a 25
8 2 b 93
9 2 c 93
10 2 d 93
11 2 a 19
12 3 d 90
13 3 c 96
14 3 a 94
15 3 b 88
16 4 b 12
17 4 d 17
18 4 c 89
19 4 a 13
In [40]:
sns.barplot(x = 'timestamp' , y = 'result' , hue = 'objectId' , data = df );
关于python - Pandas :如何绘制带有标签的数据框的条形图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33895034/
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!