python - 在 matplotlib 中的嵌套字典的数据上创建图形(绘图)

Question

我可以根据“简单”字典在 matplotlib 中构建一个简单的绘图:

import matplotlib.pyplot as plt
D = {u'Label1':26, u'Label2': 17, u'Label3':30}
plt.bar(range(len(D)), D.values(), align='center')
plt.xticks(range(len(D)), D.keys())

但是，如何在一个我不知道的地 block 上根据这些词典的数据创建两个图形？

NG1={'need1': [{'good1': 3, 'good2': 4}], 'need2': [{'good2': 2, 'good3': 2}]}
NG2={'need1': [{'good1': 13, 'good2': 23}], 'need2': [{'good2': 8, 'good3': 14}]}

如下图所示

Answer 1

使用 pandas 你可以做我认为你想做的事情

NG1={'need1': {'good1': 3, 'good2': 4}, 'need2': {'good2': 2, 'good3': 2}}
NG2={'need1': {'good1': 13, 'good2': 23}, 'need2': {'good2': 8, 'good3': 14}}

(注意缺少[])

combined_df = pd.concat({'ng1': pd.DataFrame(NG1), 'ng2': pd.DataFrame(NG2)}).unstack(0)

combined_df

   need1            need2
    ng1     ng2     ng1     ng2
good1   3.0     13.0    NaN     NaN
good2   4.0     23.0    2.0     8.0
good3   NaN     NaN     2.0     14.0

根据您的具体需求，您可以省略 unstack

combined_df.plot.bar()

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我无法以这种方式准确创建您需要的内容，您需要尝试使用不同的字形和图形，而我没有技能或时间来执行此操作，但我可以以正确的方式提供数据

combined_df = pd.concat({'ng1': pd.DataFrame(NG1), 'ng2': pd.DataFrame(NG2)}).stack()
combined_df.index.names = ['ng', 'good', 'need']
combined_df = combined_df.unstack(['good'])
combined_df['sum'] = combined_df.sum(axis=1)

combined_df

    good    good1   good2   good3   sum
ng  need                
ng1     need1   3.0     4.0     NaN     7.0
need2   NaN     2.0     2.0     4.0
ng2     need1   13.0    23.0    NaN     36.0
need2   NaN     8.0     14.0    22.0

combined_df.plot.bar()