pandas.DataFrame.plot.barh#
- DataFrame.plot.barh(x=None, y=None, **kwargs)[源代码]#
绘制水平条形图。
水平条形图是一种用矩形条形图表示定量数据的曲线图,条形图的长度与它们所表示的值成比例。条形图显示了不同类别之间的比较。曲线图的一条轴显示正在比较的特定类别,另一条轴表示测量值。
- 参数
- x标签或位置,可选
允许绘制一列与另一列的对比图。如果未指定,则使用DataFrame的索引。
- y标签或位置,可选
允许绘制一列与另一列的对比图。如果未指定,则使用所有数字列。
- color字符串、类似数组或dict,可选
DataFrame的每个列的颜色。可能的值包括:
- 由名称、RGB或RGBA代码引用的单个颜色串,
例如‘red’或‘#a98d19’。
- 按名称、RGB或RGBA引用的颜色串序列
代码,它将递归地用于每一列。例如 [“绿色”、“黄色”] 每列的条形将以绿色或黄色交替填充。如果只有一列要打印,则仅使用颜色列表中的第一种颜色。
- {列名}形式的词典COLOR},这样每列都将
相应地涂上颜色。例如,如果您的列被调用 a 和 b ,然后传递{‘a’:‘green’,‘b’:‘red’}将为列添加颜色条 a 以绿色和条形表示的列 b 穿红色的。
1.1.0 新版功能.
- **kwargs
中记录了其他关键字参数
DataFrame.plot()
。
- 退货
- Matplotlib.axs.或其中的np.ndarray
Ndarray与一个一起返回
matplotlib.axes.Axes
每列当subplots=True
。
参见
DataFrame.plot.bar
垂直条形图。
DataFrame.plot
使用matplotlib绘制DataFrame的绘图。
matplotlib.axes.Axes.bar
使用matplotlib绘制垂直条形图。
示例
基本示例
>>> df = pd.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]}) >>> ax = df.plot.barh(x='lab', y='val')
将整个DataFrame绘制为水平条形图
>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88] >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28] >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant', ... 'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse'] >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed, ... 'lifespan': lifespan}, index=index) >>> ax = df.plot.barh()
绘制DataFrame的堆叠Barh图
>>> ax = df.plot.barh(stacked=True)
我们可以为每一列指定颜色
>>> ax = df.plot.barh(color={"speed": "red", "lifespan": "green"})
将DataFrame的一列绘制为水平条形图
>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88] >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28] >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant', ... 'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse'] >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed, ... 'lifespan': lifespan}, index=index) >>> ax = df.plot.barh(y='speed')
绘制DataFrame与所需列的对比图
>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88] >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28] >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant', ... 'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse'] >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed, ... 'lifespan': lifespan}, index=index) >>> ax = df.plot.barh(x='lifespan')