Гистограмма с накоплением на основе столбца Pandas

У меня есть набор данных, которые можно реплицировать с помощью следующего кода:

import numpy as np

import pandas as pd

Neurons = np.array([
    20, 600, 300, 300, 200,  50,  20, 100,  50, 300, 100, 600, 20,20,
    600, 200, 200, 600, 600, 100, 200, 200, 300, 200, 100, 50, 100,
    600, 200, 300,  20,  20, 200, 300, 600, 600, 100, 300, 200, 300])

Option = np.array([
    'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put',
    'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put', 'Put',
    'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call',
    'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call',
    'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call', 'Call'])

df = pd.DataFrame({"Neurons" : Neurons, "Option": Option})

Столбцы «Нейроны» и «Опции» следует рассматривать как категориальные. Я хочу построить гистограмму, в которой нейроны отображаются в порядке возрастания по оси x и количеству моделей по оси y.

Например, есть 6 моделей, где есть 20 нейронов, состоящих из четырех Put и 2 Call. Таким образом, гистограмма должна отображать два столбца со значениями по оси Y 4 и 2 соответственно, в двух разных цветах и ​​в легенде. Это следует повторить для всех категориальных значений нейронов. (всего их шесть)

Это всего лишь небольшое подмножество данных, где в полном наборе данных столбец Option содержит до шести категориальных параметров. Я хочу отдельную полосу на одном графике для каждого.

Любая помощь будет принята с благодарностью. Заранее благодарю!

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python.
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
211
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Основываясь на вашем комментарии, попробуйте следующее:

df.groupby('Option').Neurons.value_counts().unstack(0).plot.bar()

В этом коде мы сначала группируем по параметрам, а затем получаем количество значений для каждого значения нейронов в группе параметров. Затем разверните стек, чтобы у вас был один столбец для Option="Put" и один столбец для Option="Call". Затем с данными в этом формате вы получите нужный график.

Выход:

Ответ принят как подходящий

Я не уверен, что это самое идеальное решение этой проблемы, но после некоторых размышлений мне удалось найти обходной путь.

ct = pd.crosstab(df.Option,df.Neurons)
ct.transpose().plot.bar(stacked=False)

Вы можете сделать pd.crosstab(df.Neurons,df.Option).plot.bar(stacked=False) но да, я думаю, это то, что вам нужно?

StupidWolf 19.12.2020 02:30

Другие вопросы по теме