在 Python 数据框中使用 group by 堆积条形图答案

【问题标题】：Stacked bar using group by in Python dataframe在 Python 数据框中使用 group by 堆积条形图
【发布时间】：2021-09-12 19:25:28
【问题描述】：

我正在尝试创建一个复制图像的堆叠条形图，我已从 csv 读取数据并尝试进行分组并显示堆叠条但未获得所需的输出。

我对这样的数据进行了分组：

modified_df1 = modified_df.groupby(["business_postal_code","risk_category"]).size().reset_index(name='counts')
modified_df1 = modified_df.loc[modified_df['counts'] > 1100]

分组过滤后的数据如下：

    business_postal_code    risk_category   counts
20  94102.0                 Low Risk        1334
22  94102.0                 UnKnown         1106
24  94103.0                 Low Risk        1472
25  94103.0                 Moderate Risk   1474
26  94103.0                 UnKnown         1329
44  94109.0                 Low Risk        1415
48  94110.0                 Low Risk        2189
49  94110.0                 Moderate Risk   1731
50  94110.0                 UnKnown         1331
117 94133.0                 Low Risk        1412

然后做了堆栈栏：

df2 = modified_df1.groupby(['business_postal_code','risk_category'])['business_postal_code'].count().unstack('risk_category')
df2[['Moderate Risk','Low Risk']].plot(kind='bar', stacked=True)

请建议，如何实现所需的输出。问题是，我必须将数据按 2 列分组，然后必须应用过滤器（如果计数 > 1100）并打印堆栈栏。

【问题讨论】：

标签： python dataframe matplotlib pandas-groupby bar-chart

【解决方案1】：

IIUC，你可以试试：

df.pivot(*df).plot(kind = 'bar', stacked = True)

或者：

df.pivot_table(index = 'business_postal_code', columns = 'risk_category' , values = 'counts').plot(kind = 'bar', stacked = True)

输出：

完整示例：

df = pd.DataFrame({'business_postal_code': {20: 94102.0,
  22: 94102.0,
  24: 94103.0,
  25: 94103.0,
  26: 94103.0,
  44: 94109.0,
  48: 94110.0,
  49: 94110.0,
  50: 94110.0,
  117: 94133.0},
 'risk_category': {20: 'Low Risk',
  22: 'UnKnown',
  24: 'Low Risk',
  25: 'Moderate Risk',
  26: 'UnKnown',
  44: 'Low Risk',
  48: 'Low Risk',
  49: 'Moderate Risk',
  50: 'UnKnown',
  117: 'Low Risk'},
 'counts': {20: 1334,
  22: 1106,
  24: 1472,
  25: 1474,
  26: 1329,
  44: 1415,
  48: 2189,
  49: 1731,
  50: 1331,
  117: 1412}})
df.pivot(*df).plot(kind = 'bar', stacked = True)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 sum() 而不是 count() 和 group by 也会得到预期的输出。

df2 = modified_df1.groupby(['business_postal_code','risk_category'])['counts'].sum().unstack('risk_category')

df2[['中等风险','低风险','高风险','安全']].plot(kind='bar',stacked=True, figsize=(12,8))

但是，Nk03 建议的方法也有效且更清洁。

【讨论】：