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Python pandas.Series.plot.barh用法及代碼示例


用法:

Series.plot.barh(x=None, y=None, **kwargs)

製作水平條形圖。

水平條形圖是用矩形條形表示定量數據的圖表,矩形條形的長度與它們所代表的值成正比。條形圖顯示離散類別之間的比較。該圖的一個軸顯示正在比較的特定類別,另一個軸表示測量值。

參數

x標簽或位置,可選

允許繪製一列與另一列。如果未指定,則使用 DataFrame 的索引。

y標簽或位置,可選

允許繪製一列與另一列。如果未指定,則使用所有數字列。

colorstr,array-like,或 dict,可選

DataFrame 的每個列的顏色。可能的值為:

  • 由名稱、RGB 或 RGBA 代碼引用的單一顏色字符串,

    例如‘red’ 或“#a98d19”。

  • 由名稱、RGB 或 RGBA 引用的一係列顏色字符串

    代碼,它將遞歸地用於每一列。例如 [‘green’,'yellow'] 每列的條將交替填充為綠色或黃色。如果隻有一列要繪製,則僅使用顏色列表中的第一種顏色。

  • {列名形式的字典color},這樣每一列都將是

    相應地著色。例如,如果您的列被稱為 ab ,那麽傳遞 {‘a’: ‘green’, ‘b’: ‘red’} 會將列 a 的條形著色為綠色,將列 b 的條形著色為紅色.

**kwargs

其他關鍵字參數記錄在 DataFrame.plot() 中。

返回

matplotlib.axes.Axes 或它們的 np.ndarray

subplots=True 時,每列返回一個帶有一個 matplotlib.axes.Axes 的 ndarray。

例子

基本示例

>>> df = pd.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]})
>>> ax = df.plot.barh(x='lab', y='val')
pandas-Series-plot-barh-1.png

將整個 DataFrame 繪製為水平條形圖

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> ax = df.plot.barh()
pandas-Series-plot-barh-2.png

繪製 DataFrame 的堆積條形圖

>>> ax = df.plot.barh(stacked=True)
pandas-Series-plot-barh-3.png

我們可以為每一列指定顏色

>>> ax = df.plot.barh(color={"speed": "red", "lifespan": "green"})
pandas-Series-plot-barh-4.png

將 DataFrame 的一列繪製為水平條形圖

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> ax = df.plot.barh(y='speed')
pandas-Series-plot-barh-5.png

繪製 DataFrame 與所需列

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> ax = df.plot.barh(x='lifespan')
pandas-Series-plot-barh-6.png

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.plot.barh。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。