如何从 value_count 和条形图中堆叠结果

Question

我有一个 value_count().sort_index() 基于伯尔尼州的 .csv 文件的列“categorynumber”

bern['categorynumber'].value_counts().sort_index()

结果是： 左|对 :---| ----: 1.1 | 781 1.2 | 185 1.3 | 319 1.4 | 79 1.5 |170 1.6 | 3 1.7 | 20 2.1 |199 2.2 |856 2.3 | 63 2.4 |504 3.1 |139 3.2 |2​​89 3.3 | 21 4.1 |366 4.2 | 276 4.3 |41 4.4 | 49 4.5 | 120 4.6 | 2285 4.7 | 478 5.1 | 65 5.2 | 137 5.3 | 75 5.4 | 46 名称：categorynumber，dtype：int64

现在我想

• 创建条形图 但是

  df.plot (x = 'categorynumber', y = 数量, kind = 'bar') 似乎不起作用，因为我没有将正确的（在列中）计算定义为“金额” 那我该怎么做呢？

• 根据 1.1-1.7 的总和创建一个表格和条形图（图表）； 2.1-2.4； 3.1-3.3； 4.1-4.7； 5.1-5.4有可能吗？如果是，怎么做？

Answer 1

• 创建条形图 但是

  df.plot (x = 'categorynumber', y = 数量, kind = 'bar') 似乎不起作用，因为我没有将正确的（在列中）计算定义为“金额” 那我该怎么做呢？

显然plot 函数比你更清楚要绘制什么，所以就交给它，只指定种类：

s.plot(kind='bar')

（我将您的 value_count().sort_index() 命名为 s 而不是 df，因为它是 Series，而不是 DataFrame.)

• 根据 1.1-1.7 的总和创建表格和条形（图形）； 2.1-2.4； 3.1-3.3； 4.1-4.7； 5.1-5.4有可能吗？如果是，怎么做？

在您的情况下，对象将被索引的整数部分分割，这很容易：

t = s.groupby(int).sum()
t.plot(kind='bar')