创建Python Pandas的水平条形图

水平条形图是一种可视化方式，可以比较直观地展示数据之间的差异，非常适合用于数据分析和决策。在Python的数据处理库Pandas中，我们可以很方便地创建水平条形图，下面我们就来看看具体的实现过程。

准备工作

在开始之前，先安装Pandas和Matplotlib两个库。可以使用以下命令安装：

pip install pandas
pip install matplotlib

数据准备

我们需要准备一个数据集来绘制水平条形图。这里我们采用一个虚构的数据集作为示例，这个数据集包括不同城市的销售额，其中每个城市具有一个唯一的编号，并且包含两个列：City和Sales。我们可以用Pandas创建该数据集，代码如下（Python代码）：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建虚拟数据
np.random.seed(0)
data = pd.DataFrame({'City': ['City_' + str(i+1) for i in range(10)],
                     'Sales': np.random.randint(10, 100, 10)})

创建水平条形图

在Pandas中，我们可以使用plot函数来创建水平条形图。具体来说，我们需要指定绘图类型为barh，并且将水平轴指定为'Sales'，纵轴指定为'City'。代码如下（Python代码）：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 创建水平条形图，横轴是Sales，纵轴是City
data.plot(kind='barh', x='Sales', y='City')

运行上面的代码，就能够看到生成的水平条形图了。其中，每个条是一个城市的销售额，颜色不同。

自定义水平条形图

除了默认的绘图风格，我们还可以对水平条形图进行自定义。例如，我们可以将不同城市的条形按照销售额大小进行颜色渐变，并添加条形标签和横轴标签等。代码如下（Python代码）：

# 自定义水平条形图
ax = data.plot(kind='barh', x='Sales', y='City', figsize=(8, 6),
               color=plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(data))),
               zorder=2, width=0.85)
ax.set_xlabel('Sales', fontsize=12)
ax.set_ylabel('City', fontsize=12)
ax.set_title('City Sales', fontsize=14)
ax.set_xticks(range(0, 110, 10))
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

for i, v in enumerate(data['Sales']):
    ax.text(v+1, i, str(v), color='grey', fontsize=10, va='center', ha='left')

plt.show()

在上面的代码中，我们使用了color参数来指定不同城市的颜色渐变，并使用zorder参数来调整条形图的层级。同时，我们还设置了条形标签和横轴标签等。

运行上面的代码，就会看到生成的自定义水平条形图了。其中，每个条形表示一个城市的销售额，颜色随着销售额的增加而增加。