python - 具有堆叠组件的直方图

Question

假设我有一个在过去 90 天里每天都测量的值。我想绘制值的直方图，但我想让查看者轻松查看过去 90 天的某些非重叠子集中的测量值在哪里累积。我想通过将直方图的每个条“分割”成 block 来做到这一点。一 block 用于最早的观测，一 block 用于最近的观测，一 block 用于最近的观测。

这听起来像是 df.plot(kind='bar', stacked=True) 的工作，但我无法正确获取细节。

这是我目前所拥有的:

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sbn

np.random.seed(0)

data = pd.DataFrame({'values': np.random.randn(90)})
data['bin'] = pd.cut(data['values'], 15, labels=False)
forhist = pd.DataFrame({'first70': data[:70].groupby('bin').count()['bin'],
                         'next15': data[70:85].groupby('bin').count()['bin'],
                         'last5': data[85:].groupby('bin').count()['bin']})

forhist.plot(kind='bar', stacked=True)

这给了我:

这张图有一些缺点:

• 金条堆放的顺序错误。 last5 应该在顶部，next15 应该在中间。 IE。它们应该按照 forhist 中列的顺序堆叠。
• 条之间有水平空间
• x 轴标有整数，而不是表示 bin 代表的值的东西。我的“第一选择”是将 x 轴标记为与我刚刚运行 data['values'].hist() 时完全相同的标记。我的“第二选择”是让 x 轴标有“bin 名称”，如果我执行 pd.cut(data['values'], 15)，我会得到这些名称。在我的代码中，我使用了 labels=False 因为如果我不这样做，它会使用 bin 边缘标签(作为字符串)作为条形标签，并且它会把它们按字母顺序排列顺序，使图形基本上无用。

处理此问题的最佳方法是什么？到目前为止，我觉得我使用的功能非常笨拙。

Answer 1

好的，这是一种攻击它的方法，使用 matplotlib hist 函数本身的特性:

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(9, 5))
ax.hist([data.ix[low:high, 'values'] for low, high in [(0, 70), (70, 85), (85, 90)]],
         bins=15,
         stacked=True,
         rwidth=1.0,
         label=['first70', 'next15', 'last5'])
ax.legend()

给出: