


Bagaimana untuk Membuat Carta Bar Bertindan dalam Python dengan Data Berstruktur Berbeza?
Merancang Carta Bar Bertindan dalam Python
Masalah:
Membuat carta bar bertindan dengan data berstruktur berbeza daripada hamparan contoh.
DataFrame mengandungi nama tapak dan kiraan sama ada insiden "PENYALAHGUNAAN" atau "NFF". Matlamatnya adalah untuk mencipta carta bar dengan bar bertindan yang mewakili bilangan insiden mengikut nama tapak untuk kedua-dua jenis kejadian. Data diberikan dalam fail CSV.
Penyelesaian:
Untuk mencipta carta bar bertindan, anda boleh menggunakan pilihan stacked=True dalam fungsi plot. Kuncinya ialah menstruktur data anda dengan sewajarnya. Berikut ialah penyelesaiannya:
- Kumpulkan data mengikut 'Nama Tapak' dan 'Penyalahgunaan/NFF'.
- Gunakan kaedah kiraan untuk mengira kejadian dalam setiap kumpulan.
- Gunakan kaedah nyahtindan untuk mencipta DataFrame berbilang indeks dengan nama tapak sebagai indeks dan jenis insiden sebagai lajur.
- Gunakan kaedah fillna untuk mengisi sebarang nilai yang hilang dengan 0.
- Akhir sekali, panggil kaedah plot dengan pilihan stacked=True untuk mencipta carta bar bertindan.
<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>
Ini seharusnya menjana carta bar bertindan dengan format yang dikehendaki.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membuat Carta Bar Bertindan dalam Python dengan Data Berstruktur Berbeza?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
