pandas.DataFrame.plot.bar

DataFrame.plot.bar(x=None, y=None, **kwargs)

Вертикальная столбчатая диаграмма.

Столбчатая диаграмма — это диаграмма, представляющая категориальные данные прямоугольными столбцами, длина которых пропорциональна значениям, которые они представляют. Столбчатая диаграмма показывает сравнения между дискретными категориями. Одна ось диаграммы показывает конкретные сравниваемые категории, а другая ось представляет измеренное значение.

Параметры:

xметка или позиция, необязательно

Позволяет построить график одного столбца относительно другого. Если не указано, используется индекс DataFrame.

yметка или позиция, необязательно

Позволяет построить график одного столбца против другого. Если не указано, используются все числовые столбцы.

цветstr, array-like, или dict, опционально

Цвет для каждого из столбцов DataFrame. Возможные значения:

• Одиночная строка цвета, указанная по имени, коду RGB или RGBA,

  например, 'красный' или '#a98d19'.

• Последовательность строк цвета, указанных по имени, RGB или RGBA

  код, который будет использоваться рекурсивно для каждого столбца. Например, ['green','yellow']: каждый столбец будет заполнен зеленым или желтым цветом поочередно. Если есть только один столбец для построения, то будет использован только первый цвет из списка.

• Словарь вида {имя столбцацвет}, так что каждый столбец будет

  раскрашены соответствующим образом. Например, если ваши столбцы называются a и b, тогда передача {'a': 'green', 'b': 'red'} окрасит столбцы для столбца a зелёным цветом и столбцы для b красным цветом.

**kwargs

Дополнительные аргументы ключевых слов задокументированы в DataFrame.plot().

Возвращает:

matplotlib.axes.Axes или np.ndarray из них

Возвращается ndarray с одним matplotlib.axes.Axes на столбец, когда subplots=True.

Смотрите также

DataFrame.plot.barh

Горизонтальная столбчатая диаграмма.

DataFrame.plot

Создание графиков DataFrame.

matplotlib.pyplot.bar

Создать столбчатую диаграмму с помощью matplotlib.

Примеры

Базовый график.

>>> df = pd.DataFrame({'lab':['A', 'B', 'C'], 'val':[10, 30, 20]})
>>> ax = df.plot.bar(x='lab', y='val', rot=0)

Построить весь DataFrame в виде столбчатой диаграммы. Каждому столбцу присваивается отличный цвет, и каждая строка вложена в группу вдоль горизонтальной оси.

>>> 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.bar(rot=0)

Построить столбчатые диаграммы с накоплением для DataFrame

>>> ax = df.plot.bar(stacked=True)

Вместо вложения, рисунок может быть разделён по столбцу с помощью subplots=True. В этом случае, numpy.ndarray of matplotlib.axes.Axes возвращаются.

>>> axes = df.plot.bar(rot=0, subplots=True)
>>> axes[1].legend(loc=2)  

Если вам не нравятся цвета по умолчанию, вы можете указать, как вы хотите раскрасить каждый столбец.

>>> axes = df.plot.bar(
...     rot=0, subplots=True, color={"speed": "red", "lifespan": "green"}
... )
>>> axes[1].legend(loc=2)  

Построение графика одного столбца.

>>> ax = df.plot.bar(y='speed', rot=0)

Постройте только выбранные категории для DataFrame.

>>> ax = df.plot.bar(x='lifespan', rot=0)