Plotting многослойной гистограммы с пандами с Группировать

Question

Я работаю с набором данными, который выглядит следующим образом:

Gender, Height, Width Male, 23.4, 4.4 Female, 45.4, 4.5

Я хотел бы, чтобы визуализировать сложенную гистограмму высоты и ширину. Я надеюсь, что у вас будет две гистограммы на каждый сюжет (по одному для каждого пола).

Это сложная гистограмма из документации. Если бы было три пола, это может быть хорошим графиком для ширины.

Я надеюсь, вы понимаете, что я имею в виду, я хлопнув голову в это в течение нескольких часов.

Answer 1

Следующий код

from StringIO import StringIO 

s = StringIO("""Gender, Height, Width 
Male, 23.4, 4.4 
Female, 45.4, 4.5""") 

import pandas as pd 

df = pd.read_csv(s, header=0).set_index('Gender') 
df.T.plot.bar(stacked=True); 

производит этот

Чтобы играть с выглядеть и чувствовать себя вы могли бы сделать много вещей, например, (См here)

import matplotlib 
matplotlib.style.use('ggplot') 

или попробовать seaborn.

---

Для отдельных участков для колонн, вы могли бы сделать что-то вроде этого:

from StringIO import StringIO 

s = StringIO("""Gender, Height, Width 
Male, 23.4, 4.4 
Female, 45.4, 4.5""") 

import pandas as pd 

df = pd.read_csv(s, header=0).set_index('Gender').T 

subplot(2, 1, 1) 
hist(df.Male.values); 
subplot(2, 1, 2) 
hist(df.Female.values); 

(К сожалению, я сих пор не на компьютере, где я могу запустить такие вещи, так что последний фрагмент кода может содержат небольшую опечатку.)

Answer 2

Ваш пример из документации pandas содержит три отдельных столбца в кадре данных, а df.hist() генерирует три разные гистограммы для этих трех столбцов. Ваша структура данных немного отличается. Если вы хотите использовать Matplotlib напрямую, вы можете попробовать это:

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
np.random.seed(10) 
df = pd.DataFrame({"Gender":np.random.choice(["Female", "Male"], 1000), 
       "Height": 30+np.random.randn(1000)*5, 
       "Width": 5+np.random.randn(1000)}) 
df.loc[df["Gender"]=="Male", "Height"] = df.loc[df["Gender"]=="Male", "Height"] + 8 

plt.hist(df[df["Gender"]=="Male"]["Height"].reset_index(drop=True), alpha=0.6, label="Male") 
plt.hist(df[df["Gender"]=="Female"]["Height"].reset_index(drop=True), alpha=0.6, label="Female") 
plt.legend() 
plt.show() 

Это создаст гистограмму наподобие этой: