幽幽过客

使用for循环绘制Pandas复合索引图

数据很简单,就是按年月分组数据, 绘制出每年,每月的条形图, 年份作为序列, 月份作用X轴

import numpy as np

import pandas as pds

from matplotlib import pyplot as plt

raw_data = pds.read_excel('./data/data.xlsx')

# print(raw_data)

group_data = raw_data.groupby(['year','month']).sum()

# print(group_data) 预览数据

print(group_data)

#             sales

# year month

# 2015 1        146

#      2        176

#      3        183

#      4        126

#      5        185

#      6        164

#      7        142

#      8        142

#      9        130

#      10       197

#      11       124

#      12       159

# 2016 1        163

#      2        182

#      3        102

#      4        119

#      5        189

#      6        198

#      7        112

#      8        164

#      9        142

#      10       147

#      11       138

#      12       156

# 2017 1        184

#      2        187

#      3        125

#      4        101

#      5        175

#      6        141

#      7        158

#      8        115

#      9        138

#      10       122

#      11       197

#      12       101

查看group_data 的索引
[[2015, 2016, 2017], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]

# 取年份索引

year_list = group_data.index.levels[0].values

# 取月份索引

month_list = group_data.index.levels[1].values

# 设置条形图宽度与偏移量

loca = 0.3

# 将X轴坐标值扩大2倍

large_xticks = month_list*2

# 因为有3个序列,+loca使刻度值在中间的条形图上

plt.xticks(large_xticks+loca,month_list)

# 循环年份索引

for n,year in enumerate(year_list):

    # print(year)

    # 使用loc取值

    data = group_data.loc[year]

    # 设置x轴位置与偏移量,loca*n计算在X轴的位置

    xloc = large_xticks+loca*n

    # print(xloc)

    # 为防止条形图序列堆积在一起, 设置width = loca初始值

    plt.bar(xloc, data['sales'],width=loca,label=year)

    # 为防止条形图序列堆积在一起, loca 的递增值应=loca的初始值

    # loca += 0.3

# group_data.plot(kind='bar')

plt.legend()

plt.show()

输出效果