首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将单独的Pandas数据帧绘制为具有共享x轴的条形图

Pandas是Python中一个强大的数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中的数据结构之一是数据帧(DataFrame),它类似于Excel中的表格,可以存储和处理二维数据。

要将单独的Pandas数据帧绘制为具有共享x轴的条形图,可以使用Matplotlib库来实现。Matplotlib是Python中常用的数据可视化库,可以绘制各种类型的图表,包括条形图。

下面是一个完整的示例代码,演示如何将两个Pandas数据帧绘制为具有共享x轴的条形图:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'Value': [10, 15, 7, 12]})
df2 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'Value': [8, 11, 9, 6]})

# 设置图表样式
plt.style.use('ggplot')

# 绘制第一个数据帧的条形图
plt.bar(df1['Category'], df1['Value'], label='Data Frame 1')

# 绘制第二个数据帧的条形图,共享x轴
plt.bar(df2['Category'], df2['Value'], label='Data Frame 2', alpha=0.5)

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Chart with Shared X-Axis')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中,我们首先创建了两个示例数据帧df1和df2,每个数据帧都包含了一个Category列和一个Value列。然后,我们使用Matplotlib的plt.bar()函数分别绘制了两个数据帧的条形图,并通过设置alpha参数来调整第二个数据帧的透明度,以实现共享x轴的效果。最后,我们添加了图例、标签和标题,并使用plt.show()函数显示图表。

这个示例中没有提及腾讯云的相关产品,因为在这个问题的要求中不允许提及特定的云计算品牌商。但是,腾讯云也提供了丰富的云计算服务,包括计算、存储、数据库、人工智能等领域的产品,可以根据具体需求选择适合的产品来支持云计算应用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

2.5K20

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

本文经AI新媒体量子位(QbitAI)授权转载,转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

2.6K20
  • Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

    2.6K20

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

    1.9K10

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

    1.8K50

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

    1.7K10

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    导读:数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...03 坐标设置 1. 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望在坐标上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...04 其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

    1.7K30

    如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

    我们首先将数据加载到熊猫数据中,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 高级 API,可以轻松创建多种类型绘图,包括人口金字塔。... plot fig.show() 解释 我们首先导入库,包括用于创建图 plotly.express 和用于数据加载到数据 pandas。...接下来,我们使用 read_csv() 函数人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据中。...然后,我们创建 px.bar() 函数,该函数数据作为第一个参数,并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度变量,条形长度是每个年龄组中的人数。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组 x 和 y 值。

    37110

    Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

    常用 pandas DataFrame。 ax : matplotlib axes 对象,默认为 None。 column:字符串或序列。如果传入参数,将用于数据制为子集。...如果指定,则更改 X 标签尺寸。 xrot:浮点数,默认为 None。旋转 X 标签角度。 ylabelsize:整数,默认值 None。如果指定,则更改 Y 标签尺寸。...用户还可以直接修改源代码,以调整 X 、Y 、标题和图例字体大小,从而使生成山脊线图更加美观。...平滑展示数据分布:与传统条形图或直方图相比,山脊线图提供了一种更平滑、更直观方式来展示数据分布情况。 比较能力:山脊线图非常适合比较多个分布形状和大小,清晰地展示不同组之间变化和趋势。...空间效率:通过在单个图中堆叠,山脊线图可以有效地利用空间,避免了创建多个单独密度图。 美观性:山脊线图在视觉上吸引人,用不同颜色和样式区分不同组,使得数据更加生动和直观。

    35900

    程序员用python给了女友一个七夕惊喜!

    这里给大家提供一个简单点子,用 python 来制作酷炫动态条形图,展示你们在一起历程吧! 例子如下: ? 一、动态条形图 首先,不妨猜想一下这个是如何实现。...动画即是一静态画面的连续播放,所以我们只需要将每一天都画一次图,再拼成 GIF 即可。 如下为第一天和最后一天条形图: ? ?...进入代码环节:先按需求读取数据(读表最爱 pandas 库又出现啦)。为了便于处理日期, excel 中日期一列值转为字符串格式,再利用 datatime 起始日期设为时间戳格式。...import pandas as pd import datetime df = pd.read_excel("数据.xlsx") df['日期文本'] = df['日期'].apply(lambda...和最终效果图还有一定差距,多了坐标标签,少了系列标签、数据标注和右上角滚动时间。

    1.9K20

    关于Python可视化Dash工具

    plotly.express附带了一些用于演示、教育和测试目的内置数据集。 这些数据以CSV格式存储在包目录下,以pandas类型获取到数据,方便进行图表功能测试。...连续折线之间区域被填充; 14、bar:条形图条形图中,每行data_frame表示为矩形标记; 15、timeline:时间图 在时间图中,每一行数据框都表示为日期类型x矩形标记...y(或者x,如果orientation是'h'时); 21、pie:饼图 在饼图中,数据每一行表示为饼图扇区。...22、treemap:树状图 树状图层次数据表示为嵌套矩形扇区。 23、sunburst:圆环图 圆环图层次数据表示为在同心环多个级别上布置扇区。...; 28、parallel_categories:并行类别图 在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同值行组合,dimensions然后通过一组平行制为折线标记,每个平行对应一个

    3.2K10

    Seaborn15种可视化图表详解

    x表示花瓣长度,y表示数据萼片长度。...它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数由框内直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外任何数据点,并会单独显示出来。...它创建了一个坐标网格,这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图,在x具有单列,y具有单行。对角线图是单变量分布图,它绘制了每列数据边际分布。...网格中每个图都可以定制为不同类型图,例如散点图、直方图或箱形图。...它与其他Python数据分析库(如Pandas)集成使其成为数据探索和可视化强大工具。 作者:Atin Bera

    33821

    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得见解非常有效方式,流行可视化工具有很多,它们各具特色,但是在今天文章中,我们学习使用 Pandas 进行绘图。...探索和可视化数据了,开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图,它在 x 上绘制索引,在 y 上绘制 DataFrame 中其他数字列。...默认情况下显示图例图例,但是我们可以 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本可视化图表,用于比较数据组之间值并用矩形条表示分类数据。...直方图 直方图是一种表示数值数据分布条形图,其中 x 表示 bin 范围,而 y 表示某个区间内数据频率。...六边形图 当数据非常密集时,六边形 bin 图(也称为 hexbin 图)可以替代散点图。换句话说,当数据数量很大,并且每个数据点不能单独绘制时,最好使用这种以蜂窝形式表示数据绘图。

    4.5K50

    Pandas 秘籍:6~11

    检查索引对象 如第 1 章,“Pandas 基础”中所讨论,序列和数据每个都有一个索引对象,用于标记值。 有许多不同类型索引对象,但是它们都具有相同共同行为。...这些列仍具有无用名称属性Info,该属性已重命名为None。 通过步骤 3 中结果数据制为序列,可以避免清理多重索引列。squeeze方法仅适用于单列数据,并将其转换为序列。...没有返回数据单独副本。 在接下来几个步骤中,我们研究append方法,该方法不会修改调用数据方法。 而是返回带有附加行数据新副本。...默认情况下,在数据上调用plot方法时,pandas 尝试数据每一列绘制为线图,并使用索引作为 x 。.../img/00319.jpeg)] 条形图使用 x 标签索引,并将列值用作条形高度。

    34K10

    2020年iOS中国区各畅销游戏总流水动态图,附数据源下载

    制作流程: 数据采集先通过七麦数据收入榜单获取2020年每月度流水前50游戏应用列表 数据采集然后再遍历列表全部应用收入预估数据 数据处理合并数据再pivot透视为宽表 数据处理最后cumsum累加求和...可视化使用bar_chart_race库进行动态条形图制作 本文仅做数据可视化部分简单介绍,数据采集部分后续我们拿别的网站进行分享主要是关于js反爬,数据处理部分并不难后续我们再单独进行讲解。...steps_per_period=24, #图像帧数:数值越小,越不流畅,越大,越流畅 period_length=500, #设置帧率,单位时间默认为500ms 即为24总时间是...bar_textposition='inside',#条形图标签文字位置 bar_texttemplate='{x:,.0f...16, #坐标标签文字大小 tick_template='{x:,.0f}',#坐标标签文字格式 shared_fontdict

    1.4K20

    我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

    花瓣长度与物种间关系条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成图。 使用x表示花瓣长度,y表示数据萼片长度,制作散点图。...它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数由框内直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值1.5倍IQR。 异常值是落在此范围之外任何数据点,并单独显示。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间两两关系。 创建了一个坐标网格,所有数值数据点将在彼此之间创建一个图,在x具有单列,y具有单行。...FacetGrid Seaborn中FacetGrid函数数据一个或多个分类变量作为输入,然后创建一个图表网格,每种类别变量组合都有一个图表。...网格中每个图都可以定制为不同类型图,例如散点图、直方图或箱形图,具体取决于要可视化数据。 在这里,制作了每个物种花瓣长度图表。

    71130

    【Python】5种基本但功能非常强大可视化类型

    使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间关系、变量分布以及数据底层结构。 在本文中,我们介绍数据分析中常用5种基本数据可视化类型。...我建议你仔细检查一下,因为在同一个任务上比较不同工具和框架会帮助你学得更好。 让我们首先创建一个用于示例示例数据。...为了使用scale属性,我们使用X和Y编码(例如alt.X)指定列名。zero参数设置为“False”,以防止从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量值。...例如,我们可以使用条形图来可视化按week分组“val3”列。我们先用pandas库计算。...第二行“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图

    2.1K20

    如何在Python里用ggplot2绘图

    但是,如果您经常使用Python,那么实现图形语法非常具有挑战性,因为在流行绘图库(如matplotlib或seaborn)中缺少标准化语法。...图形语法主要组成部分 可以看到,从数据开始,有几个组件组成了图形语法。在确定要可视化数据之后,必须指定感兴趣变量。例如,您可能希望在x上显示一个变量,在y上显示另一个变量。...facet指的是子图规范,也就是说,在单独图中,数据多个变量相邻地绘制在一起。统计转换主要指在图表中包含汇总统计信息,例如中位数或百分位数。坐标描述了不同坐标系。...接下来,我们定义变量“class”显示在x上。最后,我们说我们要使用一个条形图,其中条形图大小为20,以可视化我们数据。...plotnine在其y上使用disp(发动机排量,单位为升)在其x和hwy(高速公路英里/加仑)上显示二维绘图,并根据变量类对数据进行着色。

    3.6K30
    领券