Ряд панд с несколькими значениями, как правильно построить его

Question

У меня есть следующие данные:

1, method1, 3, type1, 73.9203
2, method1, 3, type1, 38.6353
3, method1, 3, type1, 38.0158
4, method1, 3, type1, 19.6426
5, method1, 3, type1, 52.3507
6, method2, 3, type2, 500.048
7, method2, 3, type1, 14.5179
8, method2, 3, type2, 500.029
9, method2, 3, type1, 267.738
10, method2, 3, type2, 500.008
11, method1, 4, type2, 500.036
12, method1, 4, type1, 271.698
13, method1, 4, type1, 309.884
14, method1, 4, type1, 103.91
15, method1, 4, type1, 478.43
16, method2, 4, type2, 500.071
17, method2, 4, type2, 500.033
18, method2, 4, type2, 500.151
19, method2, 4, type2, 500.09
20, method2, 4, type2, 500.009

Я читаю эти данные, используя Python Pandas:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt

data_frames = pandas.read_csv("results2.txt", sep=r',\s+', engine = "python", header=None)
data_frames.columns = ["id", "method", "number", "type", "running_time"]

print(data_frames)

Что успешно:

    id   method  number   type  running_time
0    1  method1       3  type1       73.9203
1    2  method1       3  type1       38.6353
2    3  method1       3  type1       38.0158
3    4  method1       3  type1       19.6426
4    5  method1       3  type1       52.3507
5    6  method2       3  type2      500.0480
6    7  method2       3  type1       14.5179
7    8  method2       3  type2      500.0290
8    9  method2       3  type1      267.7380
9   10  method2       3  type2      500.0080
10  11  method1       4  type2      500.0360
11  12  method1       4  type1      271.6980
12  13  method1       4  type1      309.8840
13  14  method1       4  type1      103.9100
14  15  method1       4  type1      478.4300
15  16  method2       4  type2      500.0710
16  17  method2       4  type2      500.0330
17  18  method2       4  type2      500.1510
18  19  method2       4  type2      500.0900
19  20  method2       4  type2      500.0090

Что яхотел бы создать диаграмму с данными в виде столбчатой ​​диаграммы:

• ось x: различается number с для метода.
• ось y: количество типов.

Итак, у меня есть следующий код:

series = data_frames.groupby(["number", "method", "type"])["type"].count()

, который дает:

number  method   type
3       method1  type1    5
        method2  type1    2
                 type2    3
4       method1  type1    4
                 type2    1
        method2  type2    5
Name: type, dtype: int64

Таким образом, гистограмма должна выглядеть примерно так:

В общем, я хочу столбчатую диаграмму, в которой в качестве значений по оси X мы имеем number на method каждый столбец, представляющий стек type этого method.

До того, как я узнал, что я могу строить графики, используя matplotlib и pandas, я вручную находил эти значения, а затем я строил графики так, как хотел, но теперь, когда я вижу с Пандами, вы можете получитьболее чистый, читаемый и красивый код Я хотел бы сделать это наилучшим из возможных способов.

Я попробовал:

ax = series.plot(kind='bar',
                 x="number",
                 y=["type", "method"],
                 legend=True)

plt.show()

Но результат не близок кчто я ищу:

Answer 1

import matplotlib.pyplot as plt

suu = series.unstack(level=1).unstack() # Unstack, so that we can stack in the plot
methods = suu.columns.get_level_values('method').unique().tolist()[::-1] # Find the groups for the grouped plot
fig, ax = plt.subplots(1, 1) # Plot everything on 1 ax-object
for i, t in enumerate(methods[::-1]): # Select group
    # Stack types, plot one one ax-object
    suu[t].plot(kind='bar', stacked=True, position=i, color=['g', 'r'], ax=ax, 
       legend=i, width=0.25) # Only show one legend, and smaller bars so the groups don't touch

Вы хотите составить столбчатую диаграмму, поэтому сначала вам нужно снять группу с группы.Вам нужна только частично сложенная, частично сгруппированная гистограмма.Так что выберите часть кадра данных, которая находится в одной группе.stacked=True суммирует типы, а цикл for группирует методы.Выбрав позицию 1 или 0, мы можем убедиться, что они не перекрываются, и, указав меньшую ширину, мы можем убедиться, что группы не находятся непосредственно рядом друг с другом.Нам не нужны множественные легенды, поэтому показывайте только легенду для одной из групп.

Надеюсь, это поможет