32、python绘制柱形图、单个、多个、堆积、双向柱形图

目录

一、绘图函数

二、案例

第一、单个柱形图

第二个、多个柱形图

第三、堆积柱形图

第四、双向柱形图

 

柱形图：一种长方形的单位长度，根据数据大小回绘制的统计图，用来比较两个或以上的数据（时间或类别）

一、绘图函数

bar（left，right，width，color,bottom）

barh（bottom，width，height，color）

参数说明：
left：x轴的位置序列（一般用arrange产生一个序列）
height：y轴的数据序列
width：柱形图的宽度
color：柱形图填充颜色

bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, **kwargs)  
# 绘制柱形图  
# left:柱形图的x坐标  
# height柱形图的高度，以0.0为基准  
# width:柱形图的宽度，默认0.8  
# facecolor:颜色  
# edgecolor:边框颜色n  
# bottom:表示底部从y轴的哪个刻度开始画  
# yerr:应该是对应的数据的误差范围，加上这个参数，柱状图头部会有一个蓝色的范围标识,标出允许的误差范围,在水平柱状图中这个参数为xerr 
 

二、案例

第一、单个柱形图

import pandas

import numpy

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt


import matplotlib.font_manager as font_manager

# %matplotlib qt
# 设置不在交互命令行绘图，在弹出新的窗口进行绘图


data=pandas.read_csv(
        'D:\\DATA\\pycase\\6.3\\data.csv'       
           )

# 根据通信品牌进行分组,去掉索引

result=data.groupby(
        by=['手机品牌'],
        as_index=False
        )['月消费（元）'].agg({
                '月消费':numpy.sum
                })

#  字体设置

fontprop=font_manager.FontProperties(
        fname='C:\\windows\\Fonts\\msyh.ttF' )


font={
      'family':fontprop.get_name(),
      'size':10
      }

matplotlib.rc('font',**font)

# 绘制柱状图

# 定义柱状图的序列，从数据框中用size函数获取

index=numpy.arange(
        result.月消费.size
        )

plt.bar(index,result['月消费'])


# 优化点1，配置颜色

maincolor=(1,0,0,1)

plt.bar(
        index,
        result['月消费'],
        color=maincolor
        )

# 配置x周刻度

plt.xticks(index,result.手机品牌)


# 优化点 3，对数据排序后再进行绘图

sgb=result.sort_values(
        by='月消费',
        ascending=False
        )
plt.bar(
        index,
        sgb.月消费,
        color=maincolor
        )
plt.xticks(index,sgb.手机品牌)


# 横向柱形图

plt.barh(
        index,
        sgb.月消费,
        color=(0,0,1,1)
        )
plt.yticks(index,sgb.手机品牌)

第二个、多个柱形图
 

import pandas

import numpy

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt


import matplotlib.font_manager as font_manager

# %matplotlib qt
# 设置不在交互命令行绘图，在弹出新的窗口进行绘图


data=pandas.read_csv(
        'D:\\DATA\\pycase\\6.3\\data.csv'       
           )

# 根据通信品牌进行分组,去掉索引

result=data.pivot_table(
       values='月消费（元）',
       index='手机品牌',
       columns='通信品牌',
       aggfunc=numpy.sum
       )

#  字体设置

fontprop=font_manager.FontProperties(
        fname='C:\\windows\\Fonts\\msyh.ttF' )


font={
      'family':fontprop.get_name(),
      'size':10
      }

matplotlib.rc('font',**font)



# 绘制柱状图
# 定义柱状图的序列，从数据框中用size函数获取

index=numpy.arange(len(result))

# 多种颜色区分

minColor=(0.2,0.4,0.7,0.3)

midColor=(0.2,0.4,0.7,0.6)

maxColor=(0.2,0.4,0.7,0.9)


# 对数据框中的内容进行排序

result=result.sort_values(
        by="神州行",
        ascending=False
        )



# 绘制多维数组条形图，把数组排列放好，即为多为条形图

# 通过INdex和width，进行设置柱形图的横坐标

plt.bar(
        index,
        result['神州行'],
        color=minColor,
        width=1/4
        )

plt.bar(
        index+1/4,
        result['动感地带'],
        color=midColor,
        width=1/4
        )


plt.bar(
        index+2/4,
        result['全球通'],
        color=maxColor,
        width=1/4
        )
# 设置x坐标轴以及标签

plt.xticks(index+1/3,result.index)

# 标注类别标签，顺序对应，上边的颜色表示

plt.legend(['全球通','动感地带','神州行'])

第三、堆积柱形图

import pandas

import numpy

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt


import matplotlib.font_manager as font_manager

# %matplotlib qt
# 设置不在交互命令行绘图，在弹出新的窗口进行绘图


data=pandas.read_csv(
        'D:\\DATA\\pycase\\6.3\\data.csv'       
           )

# 根据通信品牌进行分组,去掉索引

result=data.pivot_table(
       values='月消费（元）',
       index='手机品牌',
       columns='通信品牌',
       aggfunc=numpy.sum
       )

#  字体设置

fontprop=font_manager.FontProperties(
        fname='C:\\windows\\Fonts\\msyh.ttF' )


font={
      'family':fontprop.get_name(),
      'size':10
      }

matplotlib.rc('font',**font)



# 绘制柱状图
# 定义柱状图的序列，从数据框中用size函数获取

index=numpy.arange(len(result))

# 多种颜色区分

minColor=(0,0,0.7,1)

midColor=(0.7,0,0,1)

maxColor=(0,0.7,0,1)


# 对数据框中的内容进行排序

result=result.sort_values(
        by="神州行",
        ascending=False
        )

# 使用排列的方式，把数据堆叠放好

plt.bar(
        index,
        result['神州行'],
        bottom=0,
        color=maxColor
        )

plt.bar(
        index,
        result['动感地带'],
        bottom=result['神州行'],
        color=midColor
        )

plt.bar(
        index,
        result['全球通'],
        bottom=result['动感地带']+result['神州行'],
        color=minColor
        )

# 设置x坐标轴以及标签

plt.xticks(index+1/3,result.index)

# 标注类别标签，顺序对应，上边的颜色表示

plt.legend(['全球通','动感地带','神州行'])

第四、双向柱形图

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Nov  6 17:49:00 2018

@author: admin
"""

import pandas

import numpy

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt


import matplotlib.font_manager as font_manager

# %matplotlib qt
# 设置不在交互命令行绘图，在弹出新的窗口进行绘图


data=pandas.read_csv(
        'D:\\DATA\\pycase\\6.3\\data.csv'       
           )

# 根据通信品牌进行分组,去掉索引

result=data.pivot_table(
       values='月消费（元）',
       index='手机品牌',
       columns='通信品牌',
       aggfunc=numpy.sum
       )

#  字体设置

fontprop=font_manager.FontProperties(
        fname='C:\\windows\\Fonts\\msyh.ttF' )


font={
      'family':fontprop.get_name(),
      'size':10
      }

matplotlib.rc('font',**font)



# 绘制柱状图
# 定义柱状图的序列，从数据框中用size函数获取

index=numpy.arange(len(result))

# 多种颜色区分

minColor=(0,0,0.7,1)

midColor=(0.7,0,0,1)

maxColor=(0,0.7,0,1)


# 对数据框中的内容进行排序

result=result.sort_values(
        by="神州行",
        ascending=False
        )

# 使用排列的方式，barh设置双向柱形图

plt.barh(
        index,
        result['动感地带'],
        color=minColor
        )
plt.barh(
        index,
        -result['神州行'],
        color=maxColor
        )
# 设置x坐标轴以及标签

plt.yticks(index,result.index)

# 标注类别标签，顺序对应，上边的颜色表示

plt.legend(['全球通','动感地带','神州行'])