如何在Pandas绘制多个条形图时改变条形之间的间距？（Matplotlib）

在数据科学中，数据的可视化是非常重要的，因为它可以通过图表来展示数据，使人更好地了解数据。而Python中有很多可视化库，其中Pandas自带的可视化功能是很强大的。当我们绘制多个条形图时，有时候想改变条形之间的间距也是非常常见的需求，在这里我们就来介绍一下如何在Pandas绘制多个条形图时改变条形之间的间距。

Pandas绘制条形图

在Pandas中，绘制条形图是非常简单的，只需要调用DataFrame或Series的plot方法并指定kind参数为bar即可。下面是一个简单的例子，我们来绘制两个城市的餐厅数量条形图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {
    'city': ['Shanghai', 'Beijing'],
    'restaurant_counts': [8000, 10000]
}

df = pd.DataFrame(data)

df.plot(kind='bar', x='city', y='restaurant_counts')

plt.show()

上面的代码中，我们首先构造了一个包含城市名称和餐厅数量的字典类型数据data，然后将其转换为DataFrame类型df，并指定了kind参数为bar。绘图时，我们需要调用plt.show()来显示图形

从图中可以看出，上海和北京的餐厅数量在直方图上被展示出来了。

改变条形之间的间距

当我们需要绘制多个条形图时，有时候需要让条形之间的间距更大或更小，这样可以使图形更加美观。在Pandas中，我们可以通过matplotlib的axes对象来控制条形之间的间距。下面是一个例子，我们将绘制两个城市的餐厅数量条形图，并将它们之间的间距设置为0.5：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {
    'city': ['Shanghai', 'Beijing'],
    'restaurant_counts': [8000, 10000],
    'hotel_counts': [1800, 2000]
}

df = pd.DataFrame(data)

axes = df.plot(kind='bar', x='city', y=['restaurant_counts', 'hotel_counts'], width=0.5)

plt.show()

在上面的代码中，我们在DataFrame的plot方法中指定了y参数为[‘restaurant_counts’, ‘hotel_counts’]，这样就可以同时绘制两个城市的餐厅数量和酒店数量条形图。然后将axes对象赋值给了一个变量axes，然后通过调用axes对象的xaxis方法的set_tick_params方法来设置X轴上标签的位置。最后通过调用plt.show()来显示图形。

从图中可以看出，条形之间的间距被改变成了0.5，这样更加美观。