Puede usar la siguiente sintaxis para trazar múltiples columnas de un DataFrame de pandas en un solo gráfico de barras:
df [[' x ', ' var1 ', ' var2 ', ' var3 ']]. trama (x = ' x ', tipo = ' barra ')
La columna x se utilizará como variable del eje x y var1 , var2 y var3 se utilizarán como variables del eje y.
Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta función en la práctica.
Ejemplo 1: trazar columnas en un gráfico de barras
El siguiente código muestra cómo trazar tres columnas en un gráfico de barras, especificando que la columna denominada período debe usarse como la variable del eje x:
importar pandas como pd
import matplotlib. pyplot como plt
# crear datos falsos
df = pd. DataFrame ({' período ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
' A ': [9, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 14],
' C ': [5, 4, 7, 13, 15, 15, 18, 31]})
# trazar columnas en el gráfico de barras
df [[' período ', ' A ', ' B ', ' C ']]. trama (x = ' período ', tipo = ' barra ')
También podríamos optar por trazar solo ciertas columnas, como A y B :
df [[' punto ', ' A ', ' B ']]. trama (x = ' período ', tipo = ' barra ')
Ejemplo 2: trazar columnas en un gráfico de barras apiladas
Para crear un gráfico de barras apiladas, simplemente necesitamos especificar stacked = True en la función de trazado:
importar pandas como pd
import matplotlib. pyplot como plt
# crear datos falsos
df = pd. DataFrame ({' período ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
' A ': [9, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 14],
' C ': [5, 4, 7, 13, 15, 15, 18, 31]})
#create gráfico de barras apiladas
df [[' punto ', ' A ', ' B ', ' C ']]. plot (x = ' período ', tipo = ' barra ', apilado = Verdadero )
Para cambiar los colores de las barras, simplemente use el argumento de color de la siguiente manera:
df [[' punto ', ' A ', ' B ', ' C ']]. plot (x = ' period ', kind = ' bar ', stacked = True ,
color = [' red ', ' pink ', ' gold '])
Recursos adicionales
Cómo trazar varias series desde un marco de datos de Pandas
Cómo hacer un diagrama de dispersión a partir de un marco de datos de Pandas
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
