绘制堆叠数据框

Question

我想使用 pandas.DataFrame.plot.bar(stacked=True) 功能来可视化我的数据框（见下方标题）。

选择 1 个时间段，我希望每个 "Wave" 的 "num" 堆叠在 "Electrodes" 中。理想情况下，每个时期都将绘制在一个单独的子图中。当前代码：

one = df[df["Period"]=="1"]
one.plot.bar(stacked=True);
plt.show()

在下面的示例中，这意味着 a、b、c、d 代表不同的波，0-9 代表不同的电极。

我认为 re-ordering 我的数据框与 plot.bar 的期望有关，但我不确定如何进行。

这是 DataFrame 的前 30 行

    Electrode   Period  Wave    num
0   7   10  Beta    1
1   8   12  Beta    1
2   15  10  High gamma  1
3   4   10  Theta   1
4   11  4   High gamma  1
5   12  13  High gamma  3
6   11  4   Delta   3
7   11  4   Theta   0
8   14  0   Delta   2
9   14  1   Beta    0
10  11  6   Low gamma   1
11  1   9   Theta   0
12  8   1   Theta   0
13  5   8   Theta   0
14  10  0   Low gamma   2
15  13  12  Alpha   1
16  8   13  Alpha   1
17  10  0   Beta    1
18  7   5   Alpha   2
19  10  3   Theta   0
20  14  6   High gamma  2
21  4   11  Beta    1
22  4   5   Delta   1
23  4   10  High gamma  2
24  10  0   High gamma  3
25  12  4   Alpha   1
26  8   8   Theta   0
27  8   11  Beta    1
28  6   2   Delta   2
29  12  7   Low gamma   3

Answer 1

我认为需要 groupby and aggregate mean with unstack 进行重塑：

one = df[df["Period"]==10].groupby(['Electrode','Wave'])['num'].mean().unstack()
one.plot.bar(stacked=True)

对于所有子图：

grouped = df.groupby('Period')
nrows = int(math.ceil(len(grouped)/2.))
fig, axs = plt.subplots(nrows,2, figsize=(12,30))

for (name, df), ax in zip(grouped, axs.flat):
    df.groupby(['Electrode','Wave'])['num'].mean().unstack().plot.bar(stacked=True, ax=ax)

Answer 2

根据 jezrael 的错误提示，我找到了这个解决方案：

df[df["Period"]=="1"].pivot_table(values="num", index=["Electrode"], columns="Wave", aggfunc='mean').plot.bar(stacked=True)

绘制堆叠数据框

Plotting a stacked dataframe

python

pandas

dataframe

plot

stacked-chart