简答:可以,但是你必须修改你的DataFrame结构。
长答案:
必要的库:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Dataframe 中的“日期”和“商店”列不是数值。这意味着,您必须在没有它们的情况下构建图形,然后使用它们来标记轴上的刻度。因此,让我们先压缩空图。这是您需要的数据框结构。
df = pd.DataFrame({"A": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0],"B": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]})
您需要按“商店”对所有值进行分组,并使用“商店”作为主要变量!
# Setting length and wight of the bars
dx, dy = .9, .01
# prepare 3d axes
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = Axes3D(fig)
# set bar positions on axes
xpos=np.arange(df.shape[0])
ypos=np.arange(df.shape[1])
# set the ticks in the middle of the bars
ax.set_xticks(xpos + dx/2)
ax.set_yticks(ypos + dy/2)
# create X, Y grid
xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos)
xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
# set the start of the bar to 0
zpos=np.zeros(df.shape).flatten()
# the bar heights these are the values under the column A and B
dz = df.values.ravel()
# ploting the barchart
ax.bar3d(xpos,ypos,zpos,dx,dy,dz)
# Labeling the ticks. For simplicity's sake I used lists for labeling but you can also iterate through columns "Date" and "Shop" to get the label values
ax.w_yaxis.set_ticklabels(["A", "B"])
ax.w_xaxis.set_ticklabels(["12/06/2020", "15/06/2020", "17/07/2020", "22/07/2020" ])
# Label the axes
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Shop")
ax.set_zlabel("Success")
plt.show()
输出:
完美! 如您所见,我们的基地是 A 和 B 商店在一个轴上,日期在另一个轴上。现在我们可以在原始 DataFrame 中输入一些数据并定义“Success”Z 值。
df = pd.DataFrame({"a": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],"b": [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
您拥有的商店越多,您拥有的斧头就越多...
df = pd.DataFrame({"a": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],"b": [0.2, 0.3, 0.4, 0.5], "c": [0.1, 0.4, 0, 1.4]})
您可以使用“alpha=”和“color=”等传统参数设置条形样式,但请记住,您有多个列,因此您必须为每个参数提供列表,而不是单个值。
干杯:)