python - 函数的条形图 - 有条件地更改函数内条形的顺序

Question

我有以下df，我想从中创建条形图:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
  'Country': ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"],
  'Answer declined': [0.000000, 0.000000, 0.000000, 0.000667, 0.000833, 0.000833, 0.000000],
  "Don't know": [0.003333, 0.000000, 0.000000, 0.001333, 0.001667, 0.000000, 0.000000],
  "No": [0.769167, 0.843333, 0.762000, 0.666000, 0.721667, 0.721667, 0.775833],
  "Yes": [0.227500, 0.156667, 0.238000, 0.332000, 0.275833, 0.277500, 0.224167]}, )
df.set_index("Country", inplace = True)

由于我有多个这样的 df，我创建了一个函数来从不同的 df 调用条形图:

def bar_plot(plot_df):
    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

    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),
                           label = 'TEST'))
    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,
               bbox_to_anchor = (0.5, -0.25),
               #bbox_to_anchor = (0., 1.02, 1., .102),
               loc = 'lower center',
               ncol = num_y_cats // 2,
               borderaxespad = 0
               )
    plt.show()
    plt.close()    # close the figure

bar_plot(df)

这可行，但我无法解决结果图中的一个问题:如果响应(即列名称)包含"is"，我希望首先显示它(即在底部) - 并且不更改任何内容否则得到的结果。

到目前为止我的尝试基于 this提问失败。

编辑:我找到了一个解决方案，现在正在寻找一个优雅解决方案。

Answer 1

既然您已经在使用pandas.DataFrame，为什么不使用便捷方法plot() :

def bar_plot(plot_df):
    N, num_y_cats = plot_df.shape

    width = 0.35

    cols = plot_df.columns.tolist()

    if 'Yes' in cols:
        cols.insert(0, cols.pop(cols.index('Yes')))

    plot_df[cols].plot(kind='bar',
                       stacked=True,
                       width=width,
                       title='Responses by country'
                      )

    plt.ylabel('[%]')
    plt.xlabel('')
    plt.xticks(rotation=0)
    plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
    plt.legend(loc='lower center',
               ncol = num_y_cats // 2,
               bbox_to_anchor = (0.5, -0.25),
               borderaxespad = 0
              )

    plt.show()
    plt.close()    # close the figure

bar_plot(df)