在熊猫数据框上绘制堆叠的条形图

Question

这是我第一次尝试在参加卫斯理的Wesley教程后玩熊猫图书馆。

经过对数据框的讨论后，我很高兴能够以我想要的方式按摩数据，但在绘制时遇到麻烦。我想这也指向了我对matplotlib库的天真。

我所拥有的是具有以下数据的熊猫系列对象。我想绘制为col 1（'文件'）作为垂直方向标签的barplot。

样本数据在这里： http://pastebin.com/y2w0uJPQ

Answer 1

我刚刚实施了大熊猫Git仓库堆叠柱状图功能，将是即将到来的0.7.3版本的一部分：

In [7]: df 
Out[7]: 
      a   b   c 
0 0.425199 0.564161 0.727342 
1 0.174849 0.071170 0.679178 
2 0.224619 0.331846 0.468959 
3 0.654766 0.189413 0.868011 
4 0.617331 0.715088 0.387540 
5 0.444001 0.069016 0.417990 
6 0.203908 0.689652 0.227135 
7 0.382930 0.874078 0.571042 
8 0.658687 0.493955 0.245392 
9 0.758986 0.385871 0.455357 

In [8]: df.plot(kind='barh', stacked=True) 

它妥善处理正面和负面的（在原点和正值之上叠加负值）

Answer 2

最近我编程的功能做一些非常相似。在这里你有一个简化版本：

from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas 
from matplotlib.figure import Figure 
from matplotlib.colors import colorConverter 
import matplotlib.lines as mlines 
import matplotlib 

def _add_legend(axes): 
    'It adds the legend to the plot' 
    box = axes.get_position() 
    axes.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.9, box.height]) 

    handles, labels = axes.get_legend_handles_labels() 

    # sort by the labels 
    handel_lables = sorted(zip(handles, labels), key=operator.itemgetter(1)) 
    handles, labels = zip(*handel_lables) 

    axes.legend(handles, labels, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, 
       borderaxespad=0., prop={'size':LEGEND_FONT_SIZE}, 
       fancybox=True, numpoints=1) 


def stacked_bars(matrix, fhand, bar_colors=None): 
    'It draws stacked columns' 
    bar_width = 1 
    fig = Figure(figsize=FIGURE_SIZE) 
    canvas = FigureCanvas(fig) 
    axes = fig.add_subplot(111) 
    nrows, ncols = matrix.shape 

    bar_locs = range(0, nrows) 
    cum_heights = numpy.zeros(nrows) 
    for col_index, (col_name, column) in enumerate(matrix.iteritems()): 
     color = bar_colors[col_index] if bar_colors is not None else None 
     values = column.values 
     axes.bar(bar_locs, values, color=color, bottom=cum_heights, 
       width=bar_width, label=col_name) 
     cum_heights += values 
    min_y, max_y = axes.get_ylim() 

    #bar labels 
    axes.set_xticks([l + bar_width * 0.4 for l in bar_locs]) 
    labels = axes.set_xticklabels([str(l) + ' ' for l in matrix.index.values], 
            fontsize=AXIS_LABELS_FONT_SIZE) 
    for label in labels: 
     label.set_rotation('vertical') 

    _add_legend(axes) 

    canvas.print_figure(fhand, format=_get_format_from_fname(fhand.name)) 
fhand.flush() 

我希望它可以帮助你得到一个想法。