使用Python实现绘制发散条形图

2024-04-18 0 957
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  • 数据集
  • 实现步骤
  • 实现代码
  • 效果图

发散条形图用于简化多个组的比较。它的设计允许我们比较各组中的数值。它还帮助我们快速地想象出有利的和不利的或积极的和消极的反应。条形图由从中间开始的两个水平条的组合组成-一个条从右向左延伸,另一个从左向右延伸。条形的长度与它所代表的数值相对应。

通常,两个分叉的条形用不同的颜色表示。左边的值通常但不一定是负面或不满意的反应。

Python没有特定的函数来绘制发散条形图。另一种方法是使用hlines函数绘制具有一定线宽值的水平线,将其表示为水平条。

数据集

Mercedes Benz Car Sales Data

地址:

https://www.kaggle.com/datasets/luigimersico/mercedes-benz-car-sales-data

实现步骤

导入模块

导入或创建数据

预处理数据集并清除不必要的噪声

指定表示水平条的颜色

按升序对值进行排序

设置x轴和y轴的标签以及图表的标题

显示发散条形图

实现代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import string as str

# Creating a DataFrame from the CSV Dataset
df = pd.read_csv(\”car_sales.csv\”, sep=\’;\’)

# Separating the Date and Mercedes-Benz Cars unit sales (USA)
df[\’car_sales_z\’] = df.loc[:, [\’Mercedes-Benz Cars unit sales (USA)\’]]
df[\’car_sales_z\’] = df[\’car_sales_z\’] .str.replace(
\’,\’, \’\’).astype(float)

# Removing null value
df.drop(df.tail(1).index, inplace=True)

for i in range(35):
# Colour of bar chart is set to red if the sales
# is < 60000 and green otherwise
df[\’colors\’] = [\’red\’ if float(
x) < 60000 else \’green\’ for x in df[\’car_sales_z\’]]

# Sort values from lowest to highest
df.sort_values(\’car_sales_z\’, inplace=True)

# Resets initial index in Dataframe to None
df.reset_index(inplace=True)

# Draw plot
plt.figure(figsize=(14, 10), dpi=80)

# Plotting the horizontal lines
plt.hlines(y=df.index, xmin=60000, xmax=df.car_sales_z,
color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=5)

# Decorations
# Setting the labels of x-axis and y-axis
plt.gca().set(ylabel=\’Quarter\’, xlabel=\’Sales\’)

# Setting Date to y-axis
plt.yticks(df.index, df.Date, fontsize=12)

# Title of Bar Chart
plt.title(\’Diverging Bars Chart Example\’, fontdict={
\’size\’: 20})

# Optional grid layout
plt.grid(linestyle=\’–\’, alpha=0.5)

# Displaying the Diverging Bar Chart
plt.show()

效果图

使用Python实现绘制发散条形图

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