Построение составной гистограммы после группировки данных по нескольким столбцам

Question

У меня есть фрейм данных Pandas, который имеет 2 столбца, например -

Vendor     Product    Category
VendorA    ProdABC       B
VendorA    ProdXYZ       C
VendorAB   ProdCDC       A
VendorAB   ProdDEF       A
VendorAB   ProdKLM       B
VendorF    ProdXYZ       D
VendorC    ProdBSE       C
VendorF    ProdFGH       D
VendorAB   ProdMNO       D
VendorA    ProdFGH       D
VendorV    ProdCDC       A
VendorF    ProdBSE       C

Мне нужно -

1. Узнайте о 10 лучших продавцах, у которых наибольшее количество продуктови
2. Создайте столбчатую диаграмму с накоплением (matplotlib), изображающую разбивку по категориям количества продуктов для этих 10 ведущих поставщиков, чтобы показать сравнение общих продуктов и категорий продуктов, продаваемых 10 лучшими поставщиками..

Как я могу это сделать?

Answer 1

Я буду использовать кадр данных, который вы указали в своем вопросе

Для первого задания используйте groupby.size

top10=df.groupby('Vendor').size().sort_values(ascending=False).head(10)
print(top10)



Vendor
VendorAB    3
VendorA     2
VendorF     1
dtype: int64

---

После создания группы по vendors из top10 (с использованием: DataFrame.isin ) и categories использование DataFrame.unstack для построения с DataFrame.plot :

top10_by_categories=df[df['Vendor'].isin(top10vendors)].groupby(['Vendor','Category']).count()['Product'].unstack()
categories=top10_by_categories.columns
top10_by_categories['total']=top10_by_categories.sum(axis=1)
top10_by_categories.sort_values(by='total',ascending=False,inplace=True)
print(top10_by_categories)
top10_by_categories[categories].plot(kind='bar',stacked=True)





Category    A    B    C    D  total
Vendor                             
VendorAB  2.0  1.0  NaN  NaN    3.0
VendorA   NaN  1.0  1.0  NaN    2.0
VendorF   NaN  NaN  NaN  1.0    1.0