私は積み重ねられた棒グラフを内側に積み上げ棒グラフでプロットしようとしています。
私は海箱を使いたいです。そのBarplot関数は積み重ねられた引数を含まない。
カスタムの呼び出し可能関数でfacetgrid.mapを使用しようとしました。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def custom_stacked_barplot(col_day, col_time, col_total_bill, **kwargs):
dict_df={}
dict_df['day']=col_day
dict_df['time']=col_time
dict_df['total_bill']=col_total_bill
df_data_graph=pd.DataFrame(dict_df)
df = pd.crosstab(index=df_data_graph['time'], columns=tips['day'], values=tips['total_bill'], aggfunc=sum)
df.plot.bar(stacked=True)
tips=sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips, col='size', row='smoker')
g = g.map(custom_stacked_barplot, "day", 'time', 'total_bill')
_
ただし、空のキャンバスと積み上げ棒グラフが別々に入手できます。
空のキャンバス:
グラフ1アパート:
グラフ2 :.
この問題を解決できますか?助けてくれてありがとう!
API(pandas.DataFrame.plot
)の異なるミックスが表示されないように見えます(seaborn.FacetGrid
)。積み重ねられた棒プロットはSeabornプロットではサポートされていないので、MatplotLib subplots
groupby
レベルで繰り返して、独自のバージョンを開発することを検討してください。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
def custom_stacked_barplot(t, sub_df, ax):
plot_df = pd.crosstab(index=sub_df["time"], columns=sub_df['day'],
values=sub_df['total_bill'], aggfunc=sum)
p = plot_df.plot(kind="bar", stacked=True, ax = ax,
title = " | ".join([str(i) for i in t]))
return p
tips = sns.load_dataset("tips")
g_dfs = tips.groupby(["smoker", "size"])
# INITIALIZE PLOT
# sns.set()
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=int(len(g_dfs)/2)+1, figsize=(15,6))
# BUILD PLOTS ACROSS LEVELS
for ax, (i,g) in Zip(axes.ravel(), sorted(g_dfs)):
custom_stacked_barplot(i, g, ax)
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.clf()
plt.close()
そしてseaborn.set
を使用してテーマとパレットを調整します。