如何使用 hvplot 绘制堆积条形图?
How to plot a stacked bar chart using hvplot?
我正在尝试使用 hvplot 绘制包含 3 个分类变量和 1 个数值变量的堆积条形图。
有谁知道如何正确绘制堆积条形图?
请求类型 'D' & 'S' 未以不同颜色显示。
数据:
我的代码:
by_type = test_df.groupby(['Type', 'Fiscal Period', 'Request Type']).agg({'Count': np.sum})
plot_by_type = by_type.hvplot.bar('Type','Count', by=['Fiscal Period', 'Request Type'], stacked=False,
flip_xaxis=False, ylabel='Total Count', invert=False,
cmap=['silver', 'goldenrod'])
plot_by_type
下面是我得到的情节:
目前在 HoloViews (1.13) 中不可能有超过 2 个分类变量用于条形图。
另请参阅此 github 问题:
https://github.com/holoviz/holoviews/issues/2878
但是,您可以采用如下解决方法:
诀窍是将一个分类变量放在 x
中,将一个分类变量放在 by
关键字中,将其他分类变量放在 groupby
关键字中。
import pandas as pd
import hvplot.pandas
# create sample data
df = pd.DataFrame({
'Type': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'Fiscal Period': ['2019-01', '2019-01', '2019-02', '2019-02', '2019-01', '2019-01', '2019-02', '2019-02'],
'Request Type': ['S', 'D', 'S', 'D', 'S', 'D', 'S', 'D'],
'values': range(1, 9),
})
# create a separate barchart per Type
layout = df.hvplot.bar(
x='Fiscal Period',
y='values',
by='Request Type',
groupby='Type',
stacked=True,
cmap='Category20',
legend='top_left',
width=400,
xlabel='',
).layout()
# make plots nicer so they look more like a clustered barchart
plotA = layout['A'].opts(title='Type: A')
plotB = layout['B'].opts(show_legend=False, yaxis=None, ylabel='', title='Type: B')
# add separate plots together again
(plotA + plotB).opts(title='Showing the counts per Fiscal Period, Request Type and Type')
结果图:
作为奖励,此代码将为您提供与上面相同的结果:
def create_subplot(type_selected):
plot = df[df['Type'] == type_selected].hvplot.bar(
x='Fiscal Period',
y='values',
by='Request Type',
stacked=True,
cmap='Category20',
label='Type: ' + type_selected,
legend='top_left',
width=400,
xlabel='',
ylabel='',
)
return plot
plotA = create_subplot('A')
plotB = create_subplot('B').opts(show_legend=False, yaxis=None)
(plotA + plotB).opts(title='Showing the counts per Fiscal Period, Request Type and Type')
我正在尝试使用 hvplot 绘制包含 3 个分类变量和 1 个数值变量的堆积条形图。
有谁知道如何正确绘制堆积条形图?
请求类型 'D' & 'S' 未以不同颜色显示。
数据:
我的代码:
by_type = test_df.groupby(['Type', 'Fiscal Period', 'Request Type']).agg({'Count': np.sum})
plot_by_type = by_type.hvplot.bar('Type','Count', by=['Fiscal Period', 'Request Type'], stacked=False,
flip_xaxis=False, ylabel='Total Count', invert=False,
cmap=['silver', 'goldenrod'])
plot_by_type
下面是我得到的情节:
目前在 HoloViews (1.13) 中不可能有超过 2 个分类变量用于条形图。
另请参阅此 github 问题:
https://github.com/holoviz/holoviews/issues/2878
但是,您可以采用如下解决方法:
诀窍是将一个分类变量放在 x
中,将一个分类变量放在 by
关键字中,将其他分类变量放在 groupby
关键字中。
import pandas as pd
import hvplot.pandas
# create sample data
df = pd.DataFrame({
'Type': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'Fiscal Period': ['2019-01', '2019-01', '2019-02', '2019-02', '2019-01', '2019-01', '2019-02', '2019-02'],
'Request Type': ['S', 'D', 'S', 'D', 'S', 'D', 'S', 'D'],
'values': range(1, 9),
})
# create a separate barchart per Type
layout = df.hvplot.bar(
x='Fiscal Period',
y='values',
by='Request Type',
groupby='Type',
stacked=True,
cmap='Category20',
legend='top_left',
width=400,
xlabel='',
).layout()
# make plots nicer so they look more like a clustered barchart
plotA = layout['A'].opts(title='Type: A')
plotB = layout['B'].opts(show_legend=False, yaxis=None, ylabel='', title='Type: B')
# add separate plots together again
(plotA + plotB).opts(title='Showing the counts per Fiscal Period, Request Type and Type')
结果图:
作为奖励,此代码将为您提供与上面相同的结果:
def create_subplot(type_selected):
plot = df[df['Type'] == type_selected].hvplot.bar(
x='Fiscal Period',
y='values',
by='Request Type',
stacked=True,
cmap='Category20',
label='Type: ' + type_selected,
legend='top_left',
width=400,
xlabel='',
ylabel='',
)
return plot
plotA = create_subplot('A')
plotB = create_subplot('B').opts(show_legend=False, yaxis=None)
(plotA + plotB).opts(title='Showing the counts per Fiscal Period, Request Type and Type')