python - 来自循环的堆积条形图不添加不同的条形组件

Question

我有一个这样的数据集(列号和行号可以变化，这就是为什么我需要定义一个函数来绘图)。

import pandas as pd
import numpy as np
plot_df = pd.DataFrame({
  'decl': [0.000000, 0.000000, 0.000000, 0.000667, 0.000833, 0.000833, 0.000000],
  'dk': [0.003333, 0.000000, 0.000000, 0.001333, 0.001667, 0.000000, 0.000000],
  'yes': [0.769167, 0.843333, 0.762000, 0.666000, 0.721667, 0.721667, 0.775833],
  'no': [0.227500, 0.156667, 0.238000, 0.332000, 0.275833, 0.277500, 0.224167]})

对于这些数据，我想创建一个类似于使用此代码为静态数字创建的图:

# configure plot
N = len(plot_df) # number of groups
num_y_cats = len(plot_df.columns) # number of y-categories (responses)
ind = np.arange(N) # x locations for the groups
width = 0.35 # width of bars

p1 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,0], width)
p2 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,1], width)
p3 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,2], width)
p4 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,3], width)

plt.ylabel('[%]')
plt.title('Responses by country')

x_ticks_names = tuple([item for item in plot_df.index])

plt.xticks(ind, x_ticks_names)
plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1)) # ticks from, to, steps
plt.legend((p1[0], p2[0], p3[0], p4[0]), ('decl', 'dk', 'yes', 'no'))
plt.show()

这给了我以下 plot ，这提出了两个我无法克服并寻求帮助的问题:

1. 这些数字加起来不等于 1.0 - 尽管它们应该是这样，因为我创建了带有规范化的原始 df (plot_df['sum'] = plot_df['decl'] + plot_df['dk'] + plot_df['yes'] + plot_df['no']).

2. 另一个问题是，我想定义一个函数，为具有可变行数和列数的 df 创建相同的图，但我卡在了创建不同图的部分。到目前为止，我有:

   def bar_plot(plot_df):
   ''' input: data frame where rows are groups; columns are plot components to be stacked '''
   
   # configure plot
   N = len(plot_df) # number of groups
   num_y_cats = len(plot_df.columns) # number of y-categories (responses)
   ind = np.arange(N) # x locations for the groups
   width = 0.35 # width of bars
   
   for i in range(num_y_cats): # for every response in the number of responses, e.g. 'Yes', 'No' etc.
       p = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,i], width) # plot containing the response
   
   plt.ylabel('[%]')
   plt.title('Responses by group')
   
   x_ticks_names = tuple([item for item in plot_df.index]) # create a tuple containing all [country] names
   
   plt.xticks(ind, x_ticks_names)
   plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1)) # ticks from, to, steps
   plt.show()   
   

但是，这里的问题是循环没有正确添加不同的层，我不知道该怎么做。谁能指点一下？

Answer 1

问题 1，如果我理解正确的话，条形的高度不是 1(即所有分数的总和)。你的代码

p1 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,0], width)
p2 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,1], width)
...

创建四个条形图，全部 开始 从 0(在 y 轴上)。我们想要的是 p2 在 p1 之上开始，p3 在 p2 之上开始等等在。为此，我们可以在 plt.bar 中指定 bottom 参数(默认为 0)。所以，

p1 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,0], width)
p2 = plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,1], width, bottom=plot_df.iloc[:,0])
...

对于 p3，我们希望 bottom 从 plot_df.iloc[:,0] 和 plot_df.iloc 的总和开始[:,1]。我们可以显式地或像这样使用 np.sum 来做到这一点 np.sum(plot_df.iloc[:,:i]。当然后者的优点是可以对任意数量的列求和(就像您在函数中想要的那样)。

至于你的功能……我试了一下。您可能必须自己完善它

def bar_plot(plot_df):
    width = 0.35 # width of bars

    p_s = []
    p_s.append(plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,0], width))
    for i in range(1,len(plot_df.columns)):
        p_s.append(plt.bar(ind, plot_df.iloc[:,i], width,
                           bottom=np.sum(plot_df.iloc[:,:i], axis=1)))

    plt.ylabel('[%]')
    plt.title('Responses by country')

    x_ticks_names = tuple([item for item in plot_df.index])

    plt.xticks(ind, x_ticks_names)
    plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1)) # ticks from, to, steps
    plt.legend(p_s, plot_df.columns)
    plt.show()