基于groupby条件创建多个条形图

Question

我试图为数据集创建多水平条形图。这些数据涉及跑步比赛的比赛时间。

Dataframe有以下列：名称、年龄组、完成时间、完成地点、家乡。下面是示例数据。

我想创建一个类似下图的条形图。每个年龄组将有一个条形图，最快的跑步者在图表的底部，跑步者的名字与城市和次数跑了比赛低于他们的名字。

我需要一个for循环还是一个简单的groupby工作？每个年龄组的数量和大小可以根据种族动态变化，因此它不是一个常数，而是取决于每个种族使用的数据帧。

Answer 1

这是一个非常紧凑的解决方案。唯一棘手的部分是序数，如果你真的想得到它的话。我从序数替换中复制了lambda解

试试看，如果你喜欢的话，请用Up键标出答案。

import matplotlib.pyplot as plt

ordinal = lambda n: "{}{}".format(n,"tsnrhtdd"[(n/10%10!=1)*(n%10<4)*n%10::4])

for i, a in enumerate(df['Age Group'].unique()):

    plt.figure(i)
    dfa = df.loc[df['Age Group'] == a].copy()
    dfa['Info'] = dfa.Name + '\n' + dfa.Hometown + '\n' + \
              [ordinal(row) for row in dfa['Times Ran The Race']] + ' Time'
    plt.barh(dfa.Info, dfa['Finish Time'])
    plt.title(f'{a} Age Group')
    plt.xlabel("Time (Minutes)")

Answer 2

我采用了一个循环过程。我使用按年龄组提取的数据作为临时数据帧，然后积累多个x轴的标签信息，为重用做准备。累积的标签信息被分解成字符串并存储在一个新的列表中。接下来，绘制水平条形图并更新x轴上的标签。

for ag in df['Age Group'].unique():
    label_all = []
    tmp = df[df['Age Group'] == ag]
    labels = [[x,y,z] for x,y,z in zip(tmp.Name.values, tmp.Hometown.values, tmp['Times Ran The Race'].values)]
    for k in range(len(labels)):
        label_all.append(labels[k])
    l_all = []
    for l in label_all:
        lbl = l[0] + '\n'+ l[1] + '\n' + str(l[2]) + ' Time'
        l_all.append(lbl)    

    ax = tmp[['Name', 'Finish Time']].plot(kind='barh', legend=False)
    ax.set_title(ag +' Age Group')
    ax.set_yticklabels([l_all[x] for x in range(len(l_all))])
    ax.grid(axis='x')
    for i in ['top','bottom','left','right']:
        ax.spines[i].set_visible(False)