Python Pandas – 绘制包含所有列的分组水平条形图
在数据分析和可视化过程中,水平条形图是一种常用的分组显示数据的方式。 Pandas是一种流行的数据分析工具,它的DataFrame和Series对象提供了许多灵活的方法以及可视化工具来更好地理解和探索数据。在本文中,我们将展示如何使用Pandas DataFrame中的所有列来绘制分组水平条形图。
环境准备
在开始本文之前,请确保您的电脑上已经安装了最新版本的Python,并且已经安装了Pandas 和 Matplotlib库。您可以使用以下命令来安装:
pip install pandas matplotlib
视图展示
我们将使用一组银行客户数据示例来演示如何使用所有列绘制分组水平条形图。 这里我们使用Pandas的plot.barh()方法来绘图。
首先,我们需要加载并预览我们的数据:
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('bank_customers.csv')
# 预览数据
print(df.head())
输出:
id age sex region income married children car save_act current_act mortgage pep
0 1 48 FEMALE INNER_CITY 17546.00 YES 1 NO NO YES NO YES
1 2 40 MALE TOWN 30085.10 NO 3 UNKNOWN NO YES YES NO
2 3 43 MALE TOWN 16575.40 YES 0 YES NO NO NO NO
3 4 31 MALE INNER_CITY 20375.40 YES 3 NO NO NO NO NO
4 5 29 FEMALE TOWN 50576.30 YES 0 NO YES NO NO YES
现在,让我们将数据按照地区和性别分组,并使用所有列绘制分组水平条形图:
# 将数据按照地区和性别分组并计算均值
df_mean = df.groupby(['region', 'sex']).mean()
# 绘制分组水平条形图
df_mean.plot.barh(figsize=(8, 6))
# 显示图形
plt.show()
我们可以看到,所有的列都被包含在每个分组中,包括id列,这是不必要的,可以将其排除在外。
# 将数据按照地区和性别分组并计算均值
df_mean = df.groupby(['region', 'sex']).mean().drop(['id'], axis=1)
# 绘制分组水平条形图
df_mean.plot.barh(figsize=(8, 6))
# 显示图形
plt.show()
这看起来更好一些!这样我们可以更清晰地看到每个分组在各个指标上的表现。
结论
本文演示了如何使用Pandas DataFrame中的所有列来绘制分组水平条形图。我们使用了一组银行客户数据示例来说明这一点,并展示了如何排除不必要的列。这是一种在数据分析和可视化中非常有用的方法,因为通过可视化和对数据的更深入理解,我们可以做出更好的决策并发现有价值的见解。