Построение столбцов DataFrame в виде Series устанавливает неожиданные аргументы

Question

Вот проблема при построении кадра данных:

Кадр данных выглядит как

   i  ii  n  b
0  1   0  3  0
1  4   1  5  0
2  4   0  1  5
3  4   1  2  6
4  6   0  3  0
5  6   1  4  3

(код для создания ниже). Я хотел бы построить столбцы с накоплением для тех же значений i, и я хочу, чтобы столбцы принадлежали группам согласно ii. Когда я выбираю только определенные строки в фрейме данных, у меня возникают проблемы с графиком, вынуждая меня явно преобразовывать столбцы фрейма данных (которые извлекаются как pandas Series) в списки. (Обратите внимание, что я не могу использовать pivot, поскольку у меня есть несколько строк для некоторых (i, ii) комбинаций.)

Почему я не могу напрямую передать Series в matplotlib.pyplot.bar() (код для рисунок 3) Почему использование Series влияет на ширину баров, которая не может быть переопределена явным аргументом width?

Есть ли способ получить желаемый график лучше?

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'i':[1,4,4,4,6,6], 'n':[3,5,1,2,3,4]})

df['ii'] = df.index % 2
df2 = df.set_index(['i', 'ii'])
df2["b"] = df2.groupby(level='i')['n'].cumsum() - df2.n
df2.reset_index(inplace=True)

# This produces expected outcome
plt.figure(1)
plt.clf()
ix = df2[df2.ii==0]
plt.bar(x=list(ix.i), height=ix.n, bottom=list(ix.b))
ix = df2[df2.ii==1]
plt.bar(x=list(ix.i), height=ix.n, bottom=list(ix.b))
plt.show()

plt.figure(2)
plt.clf()
ix = df2[df2.ii==0]
plt.bar(x=ix.i, height=ix.n, bottom=list(ix.b))
ix = df2[df2.ii==1]
# The following line will draw a bar with unexpected width of bar
plt.bar(x=ix.i, height=ix.n, bottom=list(ix.b))
plt.show()

plt.figure(3)
plt.clf()
plt.show()
ix = df2[df2.ii==0]
plt.bar(x=ix.i, height=ix.n, bottom=ix.b)
ix = df2[df2.ii==1]
# The following line will fail
plt.bar(x=ix.i, height=ix.n, bottom=ix.b)
# error:
# TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
# apparently matplotlib tries to set line width

Желаемый выход:

Answer 1

Обычно вы получаете такую ​​ошибку, когда функция ожидает одно значение вместо того, что вы передали массив. Во многих случаях мы можем использовать np.vectorize, чтобы применить функцию, которая принимает один элемент для каждого элемента в массиве. Кажется, это не тот случай. Почему вы не хотите передавать список, как вы это делали на первом сюжете?

plt.bar(x=list(ix.i), height=list(ix.n), bottom=list(ix.b))