如何处理我的 pandas 数据框以将其可视化为带有散景的堆叠条形图？

Question

我想从此数据框中创建一个堆积条形图，其中 x 轴是每个唯一的日期，堆积条形图是从提供者列下的每个数值中提取的值。

当我创建数据透视表时，数据会聚合具有相同名称的列。 如果我将“provider”作为新列进行旋转，那么这将产生 5 列和 14 行。 问题是 bokeh vbar_stack 不接受不同的列和行。列数和行数必须相同。但是，如果没有数据聚合，我无法制作数据透视表。

我可以转换这些数据并使用 bokeh 包创建堆叠条形图吗？

代码：

pivot_df = grouped_df.pivot_table(index=['date'], columns='provider', values='num_youths', aggfunc='first', fill_value=0)

pivot_df.reset_index(inplace=True)

source = ColumnDataSource(pivot_df)

providers = pivot_df.columns[1:]

# Create the figure
p = figure(x_range=pivot_df['date'].unique(), plot_height=350, title="Number of Youths Funded by Provider Each Month",
           toolbar_location=None, tools="")

# Add stacked bars to the figure
p.vbar_stack(stackers=providers, x='date', width=0.9, color=["blue", "red"], source=source,
             legend_label=providers)

错误信息： ValueError：广播的关键字参数序列必须与堆栈器的长度相同

Answer 1

你必须以正确的方式处理 pandas DataFrame。

熊猫

下面的示例是您的数据的最小示例。如果并非所有组在每个日期都有值，我会使用

groupby

和

unstack

以及填充模式来添加零。

然后我删除返回的 DataFrame 的多重索引。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': ['Aug 23', 'Aug 23', 'Dec 23'],
    'provider': ['A', 'B', 'C'],
    'num_youths': [1, 3, 4]
    }
)
df

>>> df
     date provider  num_youths
0  Aug 23        A           1
1  Aug 23        B           3
2  Dec 23        C           4

# groupby and fill with zeor
stacked = df.groupby(['date','provider']).sum().unstack(fill_value=0)
>>> stacked 
         num_youths      
provider          A  B  C
date                     
Aug 23            1  3  0
Dec 23            0  0  4

# drop multi index for columns and index
stacked.columns = stacked.columns.droplevel()
provider = list(stacked.columns)
stacked = stacked.reset_index()

要获取散景所需的数据，您必须使用

to_dict

调用

orient="list"

。

data = stacked.to_dict(orient='list')

散景

数据格式正确，所以只需调用

figure()

和

vbar_stack

即可。此代码的大部分来自文档中的堆叠条形示例。

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from bokeh.palettes import HighContrast3
output_notebook()

p = figure(x_range=data['date'], height=250, 
           toolbar_location=None, tools="hover", tooltips="@date $name @$name")

p.vbar_stack(provider, x='date', width=0.9, color=HighContrast3, source=data,
             legend_label=provider)

show(p)