使用熊猫创建水平条形图
先决条件 : 熊猫
条形图将分类数据和相应的数据值表示为矩形条。通常，x 轴代表分类值，y 轴代表数据值或频率。这叫做垂直条形图，相反的叫做水平条形图。在某些情况下，水平条形图提供更好的可读性。
Python 有各种可视化库，比如 Matplotlib 和 Seaborn 。与 Matplotlib 紧密集成的熊猫库允许通过数据框和系列对象直接创建情节。本文探讨了使用 Pandas 创建水平条形图的方法。
使用熊猫数据框的绘图实例，可以创建各种图形，包括条形图。代表复杂类别的条形图有两种类型:
- 分组或复合条形图–当您有一个主类别的子类别时，该图会在相应的类别中为每个变量或子类别分配一个单独的条形图。
- 堆叠条形图–当您有一个主类别的子类别时，该图将子类别堆叠在彼此之上以产生一个条形。
熊猫的条形图()和条形图()方法分别绘制垂直和水平条形图。本质上，data frame . plot(kind =“bar”)相当于 DataFrame.plot.bar() 。下面是一些使用上述函数创建不同类型条形图的示例。
简单水平条形图
语法:
DataFrame.plot.barh()
barh() 方法接受 x 和 y 参数，其中 x 取分类值(默认情况下，它取数据框的索引)，y 取所有数值列。 DataFrame.plot() 支持的关键字参数(如标题或图形大小)可以传递给 barh() 方法，以自定义条形图。给出了描绘水平条形图的实现，该图表示偏爱特定种类菜肴的人数。
示例:
Python 3
# Import required libraries
import pandas as pd
# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'Cuisine': ['Italian', 'Indian', 'Mexican', 'Chinese'],
'Number of People': [20, 25, 15, 10]})
# Plot a bar chart
df.plot.barh(x='Cuisine', y='Number of People',
title='Cuisine Preference', color='green')
输出:
复合水平条形图
从上面的例子中，如果人们被分成男性和女性的子群体，那么我们可以用一个复合的水平条形图来表示这个数据。这个例子显示了一个水平条形图，表示使用两种方法偏好特定种类菜肴的男性和女性的数量。
例 2 :
条形图使用 barh() 方法
Python 3
# Import required libraries
import pandas as pd
# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'Number of Males': [10, 15, 25, 14],
'Number of Females': [20, 25, 15, 10]},
index=['Italian', 'Indian', 'Mexican', 'Chinese'])
# Plot grouped horizontal bar chart
df.plot.barh(title="Gender wise Cuisine preference chart",
color={"green", "pink"})
输出:
例 3:
条形图使用绘图()方法
Python 3
# Import required libraries
import pandas as pd
# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'Number of Males': [10, 15, 25, 14],
'Number of Females': [20, 25, 15, 10]},
index=['Italian', 'Indian', 'Mexican', 'Chinese'])
# Plot stacked horizontal bar chart
df.plot(kind="barh", title="Gender wise Cuisine preference chart",
color={"green", "pink"})
输出:
堆叠水平条形图
堆叠条形图有助于表示不同子组的组成或贡献。下面的例子显示了一个横条图，代表了男性和女性偏爱特定种类菜肴的百分比。堆叠水平条形图将数据框中每个观察点的值并排放在单个条形图中。但是，它堆叠的是数值，而不是整体的百分比。因此，我们首先将数据值转换为整体的百分比，然后使用 barh() 函数，将堆叠参数设置为真，以创建填充的堆叠水平条形图。
例 4 :
Python 3
# Import required libraries
import pandas as pd
# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'Number of Males': [10, 15, 25, 14],
'Number of Females': [20, 25, 15, 10]},
index=['Italian', 'Indian', 'Mexican', 'Chinese'])
# Convert numeric values to percentage of whole
percent_df = df.apply(lambda x: (x * 100) / sum(x), axis=1)
# Plot stacked horizontal bar chart
percent_df.plot.barh(stacked=True,
title="Male-Female percentage composition of Cuisine preferences")
输出:
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