本文旨在指导用户如何将Pandas中通过groupby()和agg()函数生成的不同聚合结果（如均值和总和）合并到同一个条形图中进行可视化。通过数据框合并、Matplotlib的精细控制以及适当的标签设置，您可以清晰地比较不同指标在同一分组维度下的表现，从而提升数据分析的洞察力。
在数据分析实践中，我们经常需要对数据集进行分组聚合，并比较不同聚合指标（例如，同一分组下的均值和总和）的表现。然而，直接使用Pandas groupby().plot.barh() 链式调用只能生成单个聚合结果的图表。为了在同一图表中直观地并排展示和比较多个聚合结果，我们需要更精细的数据处理和绘图控制。本文将详细介绍如何通过数据框合并和Matplotlib库来实现这一目标。
1. 核心策略：数据准备与合并
要将不同聚合结果合并到同一图表中，首先需要将这些结果整合到一个统一的数据结构中。最有效的方法是分别执行聚合操作，然后将这些聚合后的数据框根据共同的分组键进行合并。
1.1 执行分组聚合并重置索引
首先，对原始数据框执行所需的聚合操作（例如，计算均值和总和）。关键步骤是使用 .reset_index() 方法将 groupby 产生的索引（即分组键）转换为普通列。这使得后续的数据框合并操作成为可能。
假设我们有一个名为 day_df 的数据框，包含 yr (年份), season (季节), weathersit (天气情况) 和 cnt (计数) 等列。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 模拟一个示例数据框data = { 'yr': [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1], 'season': [1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3], 'weathersit': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2], 'cnt': [100, 150, 200, 250, 120, 180, 220, 280, 110, 160, 230, 290]}day_df = pd.DataFrame(data)# 计算每个分组的cnt均值，并重置索引day_mean_dataframe = day_df.groupby(by=["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt": "mean"}).reset_index()# 计算每个分组的cnt总和，并重置索引day_sum_dataframe = day_df.groupby(by=["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt": "sum"}).reset_index()print("均值数据框:n", day_mean_dataframe)print("n总和数据框:n", day_sum_dataframe)
说明：
agg({“cnt”: “mean”}) 和 agg({“cnt”: “sum”}) 分别计算 cnt 列的均值和总和。.reset_index() 将 yr, season, weathersit 这些分组键从索引转换为普通列，以便后续的合并操作。
1.2 合并聚合后的数据框
接下来，使用 pd.merge() 函数将两个聚合后的数据框合并。通过指定共同的分组键作为合并依据，并使用 suffixes 参数为聚合列添加后缀，可以清晰地区分不同聚合结果。
# 合并数据框merged_df = pd.merge(day_mean_dataframe, day_sum_dataframe, on=["yr", "season", "weathersit"], suffixes=('_mean', '_sum'))print("n合并后的数据框:n", merged_df)
说明：
on=[“yr”, “season”, “weathersit”] 指定了合并所依据的共同列。suffixes=(‘_mean’, ‘_sum’) 为 cnt 列在合并后分别添加 _mean 和 _sum 后缀，避免列名冲突，并明确其含义。
2. 图表绘制：创建并定制分组条形图
数据准备就绪后，我们就可以使用Matplotlib来绘制并排显示的水平条形图。
2.1 初始化绘图区域并准备条形位置
首先，创建一个 Matplotlib 的图表和坐标轴对象。然后，计算每个分组条形的位置和宽度，以便在图表中并排显示。
# 创建图表和坐标轴fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) # 调整figsize以适应更多分组# 计算条形的位置。r1代表每个分组在Y轴上的基准位置r1 = np.arange(len(merged_df)) width1 = 0.4 # 条形的宽度
说明：
plt.subplots() 返回一个 Figure 对象 (fig) 和一个 Axes 对象 (ax)。figsize 参数控制图表尺寸。np.arange(len(merged_df)) 为每个分组创建一个唯一的数值位置，作为条形图的基准 Y 坐标。width1 定义了单个条形的宽度，这将用于调整两个并排条形之间的间距。
2.2 绘制水平分组条形图
使用 ax.barh() 函数分别绘制均值和总和的水平条形图。通过调整第二个条形的 Y 坐标 (r1 + width1)，可以使其与第一个条形并排显示。
# 绘制均值条形图bars_mean = ax.barh(r1, merged_df["cnt_mean"], height=width1, label='均值', color='skyblue')# 绘制总和条形图，通过调整Y坐标使其与均值条形并排bars_sum = ax.barh(r1 + width1, merged_df["cnt_sum"], height=width1, label='总和', color='lightcoral')
说明：
ax.barh() 用于绘制水平条形图。第一个参数是条形在 Y 轴上的位置。第二个参数是条形的长度（即值）。height 参数设置条形的垂直厚度。label 参数用于图例。
2.3 添加标签、刻度与图例
为了使图表更具可读性，需要设置 Y 轴刻度、刻度标签和图例。Y 轴刻度标签可以组合多个分组键信息，以便清晰地识别每个分组。
# 设置Y轴刻度位置，使其位于并排条形的中间ax.set_yticks(r1 + width1 / 2)# 设置Y轴刻度标签，组合多个分组键信息ax.set_yticklabels([f'Yr:{row.yr}, Seas:{row.season}, Wthr:{row.weathersit}' for _, row in merged_df.iterrows()])# 添加图例ax.legend()# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('不同分组下计数（cnt）的均值与总和对比')ax.set_xlabel('计数 (cnt) 值')ax.set_ylabel('年份, 季节, 天气情况')# 调整布局，确保标签不重叠plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()
说明：
ax.set_yticks(r1 + width1 / 2) 将 Y 轴刻度设置在每个分组两个条形的中间位置，使标签对齐。ax.set_yticklabels(…) 使用 f-string 格式化字符串，将 yr, season, weathersit 组合成一个易读的标签。ax.legend() 显示图例，解释不同颜色的条形代表的含义。plt.tight_layout() 自动调整子图参数，以紧凑布局。
3. 完整示例代码
以下是整合了上述所有步骤的完整代码，包括数据生成和绘图：
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 1. 模拟一个示例数据框data = { 'yr': [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1], 'season': [1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4], 'weathersit': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1], 'cnt': [100, 150, 200, 250, 120, 180, 220, 280, 110, 160, 230, 290, 130, 260]}day_df = pd.DataFrame(data)# 2. 执行分组聚合并重置索引day_mean_dataframe = day_df.groupby(by=["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt": "mean"}).reset_index()day_sum_dataframe = day_df.groupby(by=["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt": "sum"}).reset_index()# 3. 合并聚合后的数据框merged_df = pd.merge(day_mean_dataframe, day_sum_dataframe, on=["yr", "season", "weathersit"], suffixes=('_mean', '_sum'))# 4. 创建图表和坐标轴fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) # 调整图表尺寸# 5. 计算条形的位置和宽度r1 = np.arange(len(merged_df)) width1 = 0.4 # 条形的宽度# 6. 绘制水平分组条形图bars_mean = ax.barh(r1, merged_df["cnt_mean"], height=width1, label='均值', color='skyblue')bars_sum = ax.barh(r1 + width1, merged_df["cnt_sum"], height=width1, label='总和', color='lightcoral')# 7. 设置Y轴刻度位置和标签ax.set_yticks(r1 + width1 / 2)ax.set_yticklabels([f'年份:{row.yr}, 季节:{row.season}, 天气:{row.weathersit}' for _, row in merged_df.iterrows()])# 8. 添加图例、标题和轴标签ax.legend()ax.set_title('不同分组下计数（cnt）的均值与总和对比')ax.set_xlabel('计数 (cnt) 值')ax.set_ylabel('分组维度 (年份, 季节, 天气情况)')# 9. 调整布局并显示图表plt.tight_layout()plt.show()
4. 注意事项与最佳实践
reset_index() 的重要性： 在合并数据框之前，务必使用 reset_index() 将 groupby 产生的索引转换为普通列。否则，合并操作将无法识别共同的分组键。suffixes 参数： 在 pd.merge() 中使用 suffixes 参数是一个好习惯，它可以确保合并后不同聚合列的名称清晰且不冲突。图表尺寸与可读性： 当分组数量较多时，务必调整 figsize 参数以确保图表有足够的空间显示所有条形和标签，避免重叠。对于垂直条形图，如果X轴标签过长，可以使用 rotation 参数旋转标签。标签组合： 当分组键包含多个维度时，将它们组合成一个有意义的字符串作为刻度标签，可以大大提高图表的可读性。颜色与图例： 选择对比鲜明的颜色来区分不同的聚合指标，并始终添加图例以解释颜色含义。高级可视化库： 对于更复杂的统计图表需求，可以考虑使用 Seaborn 库。Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，提供了更高级的接口来创建美观且信息丰富的统计图表，例如 seaborn.barplot 可以直接处理这种分组比较的需求。
总结
通过上述步骤，我们成功地将多个 groupby() 聚合结果合并到单个水平条形图中，实现了不同指标在同一分组维度下的并排比较。这种方法不仅提供了清晰的视觉呈现，也为深入分析数据提供了有力的工具。掌握数据框合并和 Matplotlib 的精细控制是进行高级数据可视化的关键技能。
以上就是合并Pandas groupby()聚合结果到单个条形图的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1375825.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
