我有兩個包含不同值但結構相同的數據框：

df1 =

0 1 2 3 4

D 0.003073 0.014888 0.155815 0.826224 NaN

E 0.000568 0.000435 0.000967 0.002956 0.067249

df2 =

0 1 2 3 4

D 0.746689 0.185769 0.060107 0.007435 NaN

E 0.764552 0.000000 0.070288 0.101148 0.053499

我想在單個分組條形圖中繪制兩個數據幀.另外,每一行(索引)應該是一個子圖.

對于其中一個直接使用pandas,這很容易實現：

df1.T.plot(kind="bar", subplots=True, layout=(2,1), width=0.7, figsize=(10,10), sharey=True)

我試著加入他們

pd.concat([df1, df2], axis=1)

這會產生一個新的數據幀：

0 1 2 3 4 0 1 2 3 4

D 0.003073 0.014888 0.155815 0.826224 NaN 0.746689 0.185769 0.060107 0.007435 NaN

E 0.000568 0.000435 0.000967 0.002956 0.067249 0.764552 0.000000 0.070288 0.101148 0.053499

但是,使用上述方法繪制數據框不會對每列的條形圖進行分組,而是將它們分開處理.對于每個子圖,這導致x軸具有按列的順序重復的刻度,例如, 0,1,2,3,4,0,1,2,3,4.

有任何想法嗎？

最佳答案 目前尚不清楚數據是如何組織的. Pandas和seaborn通常期望

tidy datasets.因為你在繪圖之前轉移數據我假設你有兩個變量(A和B)和四個觀察值(例如測量值)

df1 = pd.DataFrame.from_records(np.random.rand(2,4), index = ['A','B'])

df2 = pd.DataFrame.from_records(np.random.rand(2,4), index = ['A','B'])

df1.T

也許這接近你想要的：

df4 = pd.concat([df1.T, df2.T], axis=0, ignore_index=False)

df4['col'] = (len(df1.T)*(0,) + len(df2.T)*(1,))

df4.reset_index(inplace=True)

df4

使用seaborns facet grid可以方便地繪圖：

sns.factorplot(x='index', y='A', hue='col', kind='bar', data=df4)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 并列条形图_python – 来自两个pandas数据框的分组条形图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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