다르게 구조화된 데이터를 사용하여 Python에서 누적 막대 차트를 만드는 방법은 무엇입니까?
Python에서 누적 막대 차트 그리기
문제:
누적 막대 차트 만들기 예시 스프레드시트와 다르게 구성된 데이터를 사용합니다.
DataFrame에는 사이트 이름과 "ABUSE" 또는 "NFF" 사건 횟수가 포함되어 있습니다. 목표는 두 가지 사고 유형 모두에 대해 사이트 이름별로 사고 수를 나타내는 누적 막대가 있는 막대형 차트를 만드는 것입니다. 데이터는 CSV 파일로 제공됩니다.
해결책:
누적 막대 차트를 생성하려면 플롯 기능에서 stacked=True 옵션을 사용할 수 있습니다. 핵심은 데이터를 적절하게 구성하는 것입니다. 해결 방법은 다음과 같습니다.
- '사이트 이름'과 '악용/NFF'를 기준으로 데이터를 그룹화합니다.
- 카운트 방법을 사용하여 각 그룹 내에서 발생 횟수를 계산합니다.
- unstack 메소드를 사용하여 사이트 이름을 인덱스로, 사건 유형을 열로 사용하여 다중 인덱스 DataFrame을 생성합니다.
- fillna 메소드를 사용하여 누락된 값을 0으로 채웁니다.
- 마지막으로 stacked=True 옵션과 함께 플롯 메소드를 호출하여 누적 막대 차트를 생성합니다.
<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>
이렇게 하면 원하는 형식의 누적 막대 차트가 생성됩니다.
위 내용은 다르게 구조화된 데이터를 사용하여 Python에서 누적 막대 차트를 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
