使用Matplotlib或Seaborn的混合組條形圖

我正在嘗試使用堆疊條形圖和分類條形圖的組合創建混合圖表。

這是示例資料。

df = pd.DataFrame({
    'Categories': ["Two Instances", "Two Instances", "Two Instances"],
    'X': ["FS", "HRRS", "Sequential"],
    'Y': [146, 82, 80],
    'Y1': [157, 160, 162]
})

這是當前的條形圖代碼，分別是要繪制的

ax1 = plt.subplots()

ax1 = sns.barplot(x=df["X"], y=df["Y1"], color='#590D22', label="T2")
ax1 = sns.barplot(x=df["X"], y=df["Y"], color='#800F2F', label="T1")

plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1.02), loc='lower right', borderaxespad=0)
plt.show()

我正在嘗試將前 2 個條形圖并排而不是堆疊在一起。我只想堆疊順序。休息前兩個 FS 和 HRRS 我正試圖讓它像這樣。

而第三個保持堆積條形圖。請建議是否有任何其他技術或解決方案。

uj5u.com熱心網友回復：

不確定是否要完全切換繪圖庫，但這可能與 plotly 接近：

import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame({
    'Categories': ["Two Instances", "Two Instances", "Two Instances"],
    'X': ["FS", "HRRS", "Sequential"],
    'Y': [146, 82, 80],
    'Y1': [157, 160, 162]
})
dfFirstTwo = df.head(n=2)
dfThird = df.tail(n=1)
labels={'Y':'T1','Y1':'T2'}
fig = px.bar(dfThird, x='X',y=['Y','Y1'],labels={'Y':'T1','Y1':'T2'})
fig = fig.for_each_trace(lambda t: t.update(name=labels[t.name],
                                      legendgroup = labels[t.name],
                                      ))
fig = fig.update_layout(
    legend_title=""
)
fig.show()

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Bar(
    x=dfFirstTwo.X,
    y=dfFirstTwo.Y,
    name="T1",
    error_y=dict(
        type='data',
        array=(dfFirstTwo.Y)
    )
))


fig.add_trace(go.Bar(
    x=dfFirstTwo.X,
    y=dfFirstTwo.Y1,
    name="T2",
    error_y=dict(
        type='data',
        array=(dfFirstTwo.Y1)
    )
))

fig.update_layout(
    title="Plot Title",
    xaxis_title="X Axis Title",
    yaxis_title="X Axis Title",
    legend_title="",
)

uj5u.com熱心網友回復：

這是我用 seaborn 庫解決的問題。

我創建了兩個帶有一些虛擬值的單獨資料集，因此我可以完美地重疊它們。這是一種解決方法，或者可能是唯一的方法。更多的解決方案或完美的代碼將受到社區的贊賞。這對我有用。

data = {'Value': [146, 157, 82, 160, 0, 0],
        'Name': ['T1', 'T2',
                 'T1', 'T2',
                 'T1', 'T2'],
        'Param': ['FS', 'FS',
                  'HRRS', 'HRRS',
                  'Sequential', 'Sequential']}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.sort_values(['Name', 'Param'])

df1 = pd.DataFrame({
    'X': ["FS", "HRRS", "Sequential"],
    'Y': [0, 0, 80],
    'Y1': [0, 0, 162]
})

plt.figure()
sns.barplot(x='Param', y='Value', data=df, hue='Name', palette='CMRmap_r')
sns.barplot(x=df1["X"], y=df1["Y1"], color='#ca8d24', label="T3", ax=None)
sns.barplot(x=df1["X"], y=df1["Y"], color='#783c88', label="T3", ax=None)
plt.show()

有了這個，我將不同型別的條形圖組合成一個。

uj5u.com熱心網友回復：

一種方法是使用補丁 - 創建分組條形圖。然后，僅對于順序條，移動它們以使它們堆疊。這將允許您在一個圖中同時擁有兩種型別。

df = pd.DataFrame({'Categories': ["Two Instances", "Two Instances", "Two Instances"],
    'X': ["FS", "HRRS", "Sequential"],'Y': [146, 82, 80],'Y1': [157, 160, 162]})
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))

df.plot(x="X", kind='bar', ax=ax, color=['tab:blue', 'tab:orange'])

ax.patches[2].set_x(ax.patches[2].get_x() 0.125) ## Move Seq-Y bar to right
ax.patches[5].set_x(ax.patches[5].get_x()-0.125) ## Move Seq-Y1 bar to left
ax.patches[5].set_y(ax.patches[2].get_height())  ## Move Seq-Y1 bar up
ax.set_ylim(0, ax.patches[2].get_height()  ax.patches[5].get_height()   20) ##Adjust y-axis to show the taller Seq bar

plt.legend(labels=['T2', 'T1'], bbox_to_anchor=(1, 1.02), loc='lower right', borderaxespad=0, )
plt.show()

陰謀

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