異なる構造のデータを使用して Python で積み上げ棒グラフを作成する方法
Python で積み上げ棒グラフをプロットする
問題:
積み上げ棒グラフの作成スプレッドシートの例とは異なる構造のデータを使用します。
データフレームには、サイト名と、「虐待」または「NFF」インシデントの数が含まれています。目標は、両方のタイプのインシデントについて、サイト名ごとのインシデント数を表す積み上げ棒グラフを作成することです。データは CSV ファイルで提供されます。
解決策:
積み上げ棒グラフを作成するには、プロット関数で stacked=True オプションを使用できます。重要なのは、データを適切に構造化することです。解決策は次のとおりです。
- 「サイト名」と「不正行為/NFF」の両方でデータをグループ化します。
- count メソッドを使用して、各グループ内の発生数をカウントします。
- unstack メソッドを使用して、サイト名をインデックスとして、インシデント タイプを列として持つマルチインデックス データフレームを作成します。
- fillna メソッドを使用して、欠損値を 0 で埋めます。
- 最後に、stacked=True オプションを指定して plot メソッドを呼び出し、積み上げ棒グラフを作成します。
<code class="python"># Import necessary libraries import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Read CSV file df = pd.read_csv('data.csv') # Group data and count occurrences df2 = df.groupby(['Site Name', 'Abuse/NFF'])['Site Name'].count().unstack('Abuse/NFF').fillna(0) # Plot stacked bar chart df2[['abuse','nff']].plot(kind='bar', stacked=True) plt.show()</code>
これにより、目的の形式で積み上げ棒グラフが生成されます。
以上が異なる構造のデータを使用して Python で積み上げ棒グラフを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
