Pandas groupby操作，生成条形图

您所在的位置：网站首页 › dataframe 条形图 › Pandas groupby操作，生成条形图

Pandas groupby操作，生成条形图

2024-07-14 04:25| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍如何利用Pandas的groupby操作，从数据框中生成条形图。

阅读更多：Pandas 教程

什么是Pandas groupby操作？

Pandas groupby操作允许我们按照特定的列或多个列拆分数据，应用各种聚合函数（如sum，mean等），然后组合在一起。Groupby操作的结果是一个数据框，可以轻松地进行各种分析，如绘制条形图。

下面是一个DataFrame，展示了不同水果在各大城市的销售数据：

import pandas as pd fruit_data = pd.DataFrame({'City': ['New York', 'Chicago', 'Miami', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Miami', 'Los Angeles'], 'Fruit': ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Banana', 'Banana', 'Banana', 'Banana'], 'Sales': [100, 120, 80, 70, 60, 80, 50, 90]}) print(fruit_data)

输出结果如下：

City Fruit Sales 0 New York Apple 100 1 Chicago Apple 120 2 Miami Apple 80 3 Los Angeles Apple 70 4 New York Banana 60 5 Chicago Banana 80 6 Miami Banana 50 7 Los Angeles Banana 90 如何使用groupby操作生成条形图？

在本例中，我们的目标是按城市和水果类型组合数据，并计算每个分类的销售总额。下面是实现这个目标的代码：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt fruit_data = pd.DataFrame({'City': ['New York', 'Chicago', 'Miami', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Miami', 'Los Angeles'], 'Fruit': ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Banana', 'Banana', 'Banana', 'Banana'], 'Sales': [100, 120, 80, 70, 60, 80, 50, 90]}) grouped_data = fruit_data.groupby(['City', 'Fruit'])['Sales'].sum().reset_index() plt.bar(grouped_data['City'] + ' ' + grouped_data['Fruit'], grouped_data['Sales']) plt.title('Sales by City-Fruit') plt.xlabel('City-Fruit') plt.ylabel('Sales') plt.show()

代码的解释：

首先，我们使用groupby操作按城市和水果类型组合数据，并计算每个分类的销售总额。然后，我们使用reset_index函数将它转换为数据框。最后，我们使用matplotlib库的bar函数生成条形图。在这里，我们使用City和Fruit列的组合作为x轴标签，Sales列作为y轴值。标题，x轴标签和y轴标签由plt.title， plt.xlabel和plt.ylabel函数指定。

我们可以看到，由于New York和Banana的销售额最高，因此该组合在整个图中的高度最大。

总结

本文介绍了如何使用Pandas groupby操作生成条形图。实际上，Pandas的groupby操作是一个非常强大的功能，可以方便地对数据进行各种分析。在爬虫、数据分析和机器学习等相关领域中使用广泛。希望本文对您的学习和实践有所帮助！

【本文地址】

Pandas groupby操作，生成条形图

Pandas groupby操作，生成条形图

今日新闻

推荐新闻