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我的目标是使用 .csv 数据创建一个条形图,以查看按性别分组的工作年份 (x) 和工资 (y) 之间的关系(单独的条形图)。
首先,我想将变量“workyear”分为三组:(1) 10 年以上,(2) 10 年以内,(3) 10 年以下然后我想创建带有性别的条形图(1=女性,0=男性)
我的部分数据如下所示:
... workyear gender wage
513 12 0 15.00
514 16 0 12.67
515 14 1 7.38
516 16 0 15.56
517 12 1 7.45
518 14 1 6.25
519 16 1 6.25
520 17 0 9.37
....
为此,我尝试将变量的值替换为三组,并使用了 matplotlib。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
#load data
df=pd.DataFrame.from_csv('data.csv', index_col=None)
print(df)
df.sort_Values("workyear", ascending=True, inplace=True)
#parameters
bar_width = 0.2
#replacing Education year -> Education level grouped by given criteria.
#But I got an error.
df.loc[df.workyear<10, 'workyear'] = 'G1'
df.loc[df.workyear==10, 'workyear'] = 'G2'
df.loc[df.workyear>10, 'workyear']='G3'
#plotting
plt.bar(x, df.education[df.gender==1], bar_width, yerr=df.wage,color='y', label='female')
plt.bar(x+bar_width, df.education[df.gender==0], bar_width, yerr=df.wage, color='c', label='male')
我想看到这样的条形图(请将“+”视为条形):
y=wage| + +
| + + + +
| + + + + +
| + + + + + +
|_______________________ x=work year (3-group)
>10 10 10<
但这是我实际得到的......(是的。所有错误)
Traceback (most recent call last):
File "data.py", line 21, in <module>
df.loc[df.workyear>10, 'workyear']='G3'
in wrapper
res = na_op(values, other)
in na_op
result = _comp_method_OBJECT_ARRAY(op, x, y)
in _comp_method_OBJECT_ARRAY
result = lib.scalar_compare(x, y, op)
File "pandas\_libs\lib.pyx", line 769, in pandas._libs.lib.scalar_compare (pandas\_libs\lib.c:13717)
TypeError: unorderable types: str() > int()
你能给我建议吗?
最佳答案
更直接的方式:
df['Age']=pd.cut(df.workyear,[1,13,14,100])
df['Gender']=df.gender.map({0:'male',1:'female'})
df.pivot_table(values='wage',index='Age',columns='Gender').plot.bar()
对于:
关于Python:如何使用 matplotlib 在 python 中绘制条形图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47651288/
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