本文介绍了利用matplotlib和 pandas 制作分组图的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我有一个将图形绘制为花朵的代码
代码为
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
years=["ASD","MNG","KQR","MND","QST", "MNR"]
dataavail={
"Jan":[20,20,30,19,10,21],
"Feb":[20,13,10,18,15,30],
"Mar":[20,20,10,15,18,30],
"Apr":[20,20,10,15,18,0],
"May":[20,20,10,15,18,0],
"Jun":[20,20,10,15,18,0],
"Jul":[20,20,10,15,18,0],
"Aug":[20,20,10,15,18,45],
"Sep":[20,20,10,15,18,0],
"Oct":[20,20,10,15,18,0],
"Nov":[20,20,10,15,18,0],
"Dec":[20,20,0,0,0,0],
}
df_month = pd.DataFrame(dataavail, index=years)
fig, ax1 = plt.subplots(1, figsize=(8, 5))
df_month.plot(kind='bar', stacked=True, colormap=plt.cm.tab20, ax=ax1)
plt.legend(loc="upper right", ncol = 3,handlelength=1.5, borderpad=0.2, labelspacing=0.2)
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()
推荐答案
iUC是否需要非堆叠条形图？
df_month.plot.bar()
输出：
使用您的代码：
您应该删除stacked=True(或使用stacked=False)：
df_month = pd.DataFrame(dataavail, index=years)
fig, ax1 = plt.subplots(1, figsize=(8, 5))
df_month.plot(kind='bar', stacked=False, colormap=plt.cm.tab20, ax=ax1)
plt.legend(loc="upper right", ncol = 3,handlelength=1.5, borderpad=0.2, labelspacing=0.2)
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()
这篇关于利用matplotlib和 pandas 制作分组图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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