Python数据分析与可视化（第2版） 课件5.3 绘制条形图

第5章利用Matplotlib进行数据可视化5-3绘制条形图各种统计图表中，条形图与柱形图类似，两者都用于比较多个数据，只是两者区别在于图形的方向，柱形图面向垂直方向，条形图面向水平方向。条形图又称横向柱形图，当坐标轴刻度取值较多且名称又较长时，可以考虑使用条形图，因为条形图能够横向布局，方便展示较长的坐标轴刻度值。plt.barh(y,height,width,color,edgecolor,label)其中，各参数的作用如下：y表示y轴对应数据的列表。width表示条形的长度。height表示条形的宽度。color表示条形的颜色。edgecolor表示条形边框的颜色。label表示图例的内容，用于解释每个条形的含义，这个参数在绘制多重条形图时作用较为明显，因为可以用不同的颜色区分不同的条形。一、直接绘制条形图1.绘制条形图pyplot模块提供了条形图绘制函数barh，其一般用法为：plt.barh(y,height,width,color,edgecolor,label)一、直接绘制条形图1.绘制条形图一、直接绘制条形图示例代码如下：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdict={'a':['A','B','C'],'b':[95,85,90],'c':[60,65,70],'d':[100,80,90],'e':[65,70,75]}data=pd.DataFrame(dict)print(data)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']y=data['a']width=data['b']height=0.4plt.barh(y,width,height,color='darkorange',edgecolor='b')plt.title("b列统计")plt.show()1.绘制条形图一、直接绘制条形图2.添加数据标签添加条形图的数据标签时，首先确定条形对应的数据标签，然后在条形右侧添加该条形的数据标签。一、直接绘制条形图以3个条形的条形图为例，数据标签的位置比每个条形长度略靠右。2.添加数据标签一、直接绘制条形图示例代码如下：width=[width1,wedth2,width3]

#设置每个条形的横坐标y=[y1,y2,y3] #设置每个条形的纵坐标fori,jinzip(width,y): plt.text(i+∆w,j,i)2.添加数据标签其中，在plt.text函数中，第1个参数i表示数据标签的横坐标，即条形的长度width，使用时也可以根据实际情况右移一点位置∆w，以保证添加的数标签处于条形图右侧的∆w位置，如i+0.5表示在每个条形长度的右侧0.5的位置设置数据标签。一、直接绘制条形图2.添加数据标签第2个参数j表示数据标签的纵坐标，使用时也可以根据实际情况下移一点位置，以保证添加的数标签处于垂直居中位置。一、直接绘制条形图2.添加数据标签第3个参数i表示显示出来的数据标签的值，即每一个条形的实际长度。使用plt.text时，前两个参数表示添加数据标签位置，需要用数值型数据。一、直接绘制条形图2.添加数据标签一、直接绘制条形图示例代码如下：importnumpyasnpplt.rcParams['figure.figsize']=(10,6)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']y=np.arange(1,4)#设置y轴刻度为1，2，3width=data['b']height=0.4plt.barh(y,width,height,color='darkorange',edgecolor='b')plt.title("b列统计")2.添加数据标签一、直接绘制条形图示例代码如下：fori,jinzip(width,y):plt.text(i+2,j-0.05,i,color='r',size=15)#数据标签右移2，可以使得数据位于条形右侧的2个单位长度

#数据标签下移0.05，可以使得数据处于垂直居中位置

#数据标签的文本颜色设为红色y#数据标签的文本大小颜色设为15plt.yticks(y,data['a'])#将y轴刻度重新设为a列数据plt.show()2.添加数据标签一、直接绘制条形图绘制统计图时，除了可以直接绘制以外，也常常需要先对数据进行分组统计后，再根据统计绘制图。这种方法几乎在所有统计图中均可以使用，下面以条形为例加以说明。二、利用数据分组绘制条形图二、利用数据分组绘制条形图示例代码如下：importnumpyasnpdict={'a':[1,2,3,3,2,1,1,2,3],'b':np.arange(60,101,5),'c':np.arange(100,59,-5)}data=pd.DataFrame(dict)data['a']=data['a'].replace({1:'1班',2:'2班',3:'3班'})

#将a列中的1、2、3分别替换为1班、2班、3班print(data)二、利用数据分组绘制条形图二、利用数据分组绘制条形图示例代码如下：group=data.groupby(by='a')['b'].mean()

#按a列分组再计算b列的平均值group=round(group,0)#统计结果按照四舍五入显示整数print("按a列分组再计算b列的平均值的结果为:\n",group)二、利用数据分组绘制条形图二、利用数据分组绘制条形图示例代码如下：plt.rcParams['figure.figsize']=(10,6)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']y=group.indexwidth=groupheight=0.4plt.barh(y,width,height,color='darkorange',edgecolor='b')plt.title("按a列分组再计算b列的平均值")plt.show()二、利用数据分组绘制条形图实训任务5-3：利用read_csv导入鸢尾花数据集iris.csv数据（iris.csv存放在c:\data路径中），并命名为data1，完成：（1）按“Iris_type”列分组，再计算“Sep_wid”列的平均值，结果保留2位小数，查看分组统计结果。（2）根据分组统计结果绘制条形图，显示标题“不同类别鸢尾花的平均花萼宽度条形图”，并将标题文字颜色设为蓝色，大小设为20，添加数据标签，数据标签文字颜色设为红色，大小设为15，添加x轴辅助线，辅助线的值为“Sep_wid”列的总体平均值，辅助线的线型为点虚线，辅助线的颜色为灰色。实训任务5-3（1）具体代码如下：data1=pd.read_csv("c:\data\iris.csv")data1_group=data1.groupby('Iris_type')['Sep_wid'].mean()data1_group=round(data1_group,2)print("data1的分组结果为：\n",data1_group)实训任务5-3（1）实训任务5-3（2）具体代码如下：plt.rcParams['figure.figsize']=(12,6)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']y=np.arange(1,4)width=data1_groupheight=0.4plt.barh(y,width,height,color='darkorange',edgecolor='b')plt.title("不同类别鸢尾花的平均花萼宽度条形图",color='b',size=20)fori,jinzip(width,y):plt.text(i+0.1,j,i,color='r',size=15)plt.yticks(y,data1_group.index)plt.axvline(data1['Sep_wid'].mean(),linestyle=':',color='grey')plt.show()实训任务5-3（2）实训任务5-4：根据任务1的导入数据，重新命名为data2，完成：（1）按“Iris_type”列分组，再计算“Pet_len”列和“Pet_wid”列的平均值，结果保留2位小数。（2）根据（1）的分组计算结果，在2行1列的两个子图中，分别绘制条形图，并比较其结果。实训任务5-4（1）具体代码如下：data2=data1print(data2.columns)data2_group1=data1.groupby('Iris_type')['Pet_len'].mean()data2_group1=round(data2_group1,2)data2_group2=data1.groupby('Iris_type')['Pet_wid'].mean()data2_group2=round(data2_group2,2)实训任务5-4（2）具体代码如下：fig=plt.figure(figsize=(12,6))y1=data2_group1.indexwidth1=data2_group1y2=data2_group2.indexwidth2=data2_group2height=0.4ax1=fig.add_subplot(2,1,1)ax1.barh(y1,width1,height,color='darkorange',edgecolor='b')ax1.set_title("Pet_len",color='r',size=15)ax2=fig.add_subplot(2,1,2)ax2.barh(y2,width2,height,color='darkorange',edgecolor='b')ax2.set_title("Pet_wid",color='r',size=15)plt.show()实训任务5-4（2）从两个子图看，不管是“Pet_len”，还是“Pet_wid”，不同类别的鸢尾花，都是平均值都是Iris-virginica>