Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Wie erstelle ich gruppierte gestapelte Balkendiagramme für mehrere DataFrames in Python?
Wie erstelle ich gruppierte gestapelte Balkendiagramme für mehrere DataFrames in Python?
Nov 02, 2024 pm 07:07 PM
Erstellen gruppierter gestapelter Balkendiagramme für mehrere Datenrahmen
Problemstellung
Beim Umgang mit mehreren Datenrahmen mit identischen Spalten und Indizes kann es wünschenswert sein, dies zu tun Erstellen Sie gruppierte gestapelte Balkendiagramme, um die Daten zu visualisieren. Die Herausforderung entsteht, wenn Sie die Balken für jeden Datenrahmen separat stapeln m?chten, gruppiert nach ihren entsprechenden Indizes.
L?sung mit Pandas und Matplotlib
Mit einer Kombination aus Pandas und Matplotlib k?nnen wir dies erreichen durch manuelles Anpassen der Positionen und Schraffurmuster der Balkenrechtecke. Hier ist eine detaillierte L?sung:
<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_clustered_stacked(dfall, labels=None, title="multiple stacked bar plot", H="/" , **kwargs):
n_df = len(dfall)
n_col = len(dfall[0].columns)
n_ind = len(dfall[0].index)
axe = plt.subplot(111)
for df in dfall: # for each data frame
axe = df.plot(kind="bar",
linewidth=0,
stacked=True,
ax=axe,
legend=False,
grid=False,
**kwargs) # make bar plots
h, l = axe.get_legend_handles_labels() # get the handles we want to modify
for i in range(0, n_df * n_col, n_col): # len(h) = n_col * n_df
for j, pa in enumerate(h[i:i+n_col]):
for rect in pa.patches: # for each index
rect.set_x(rect.get_x() + 1 / float(n_df + 1) * i / float(n_col))
rect.set_hatch(H * int(i / n_col)) #edited part
rect.set_width(1 / float(n_df + 1))
axe.set_xticks((np.arange(0, 2 * n_ind, 2) + 1 / float(n_df + 1)) / 2.)
axe.set_xticklabels(df.index, rotation = 0)
axe.set_title(title)
# Add invisible data to add another legend
n=[]
for i in range(n_df):
n.append(axe.bar(0, 0, color="gray", hatch=H * i))
l1 = axe.legend(h[:n_col], l[:n_col], loc=[1.01, 0.5])
if labels is not None:
l2 = plt.legend(n, labels, loc=[1.01, 0.1])
axe.add_artist(l1)
return axe</code>
L?sung mit Seaborn
Mit der Barplot-Funktion von Seaborn k?nnen wir gestapelte Balkendiagramme erstellen, Balken für verschiedene Datenrahmen jedoch nicht nativ stapeln. Um dies zu umgehen, k?nnen wir die folgende Problemumgehung verwenden:
- Konvertieren Sie die Datenrahmen mit pd.melt() in ein ?ordentliches“ Format.
- Berechnen Sie die kumulative Summe jedes Balkens mit groupby und cumsum(), wodurch eine neue Spalte namens vcs erstellt wird.
- Durchlaufen Sie die Variablengruppen und zeichnen Sie die kumulative Summe mit sns.barplot().
<code class="python">import seaborn as sns
# Convert dataframes to tidy format
dfall.set_index(["Name", "index", "variable"], inplace=1)
dfall["vcs"] = dfall.groupby(level=["Name", "index"]).cumsum()
dfall.reset_index(inplace=True)
# Create color palette
c = ["blue", "purple", "red", "green", "pink"]
# Iterate through groups and plot stacked bars
for i, g in enumerate(dfall.groupby("variable")):
ax = sns.barplot(data=g[1],
x="index",
y="vcs",</code>Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich gruppierte gestapelte Balkendiagramme für mehrere DataFrames in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.
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Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.
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Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
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