使用Python实现绘制发散条形图

有迹可循

目录

• 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

1. import pandas as pd
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. import string as str
   
4. 
   
5. 
   
6. # Creating a DataFrame from the CSV Dataset
   
7. df = pd.read_csv("car_sales.csv", sep=';')
   
8. 
   
9. # Separating the Date and Mercedes-Benz Cars unit sales (USA)
   
10. df['car_sales_z'] = df.loc[:, ['Mercedes-Benz Cars unit sales (USA)']]
    
11. df['car_sales_z'] = df['car_sales_z'] .str.replace(
    
12.         ',', '').astype(float)
    
13. 
    
14. # Removing null value
    
15. df.drop(df.tail(1).index, inplace=True)
    
16. 
    
17. for i in range(35):
    
18.         # Colour of bar chart is set to red if the sales
    
19.         # is < 60000 and green otherwise
    
20.         df['colors'] = ['red' if float(
    
21.                 x) < 60000 else 'green' for x in df['car_sales_z']]
    
22. 
    
23. # Sort values from lowest to highest
    
24. df.sort_values('car_sales_z', inplace=True)
    
25. 
    
26. # Resets initial index in Dataframe to None
    
27. df.reset_index(inplace=True)
    
28. 
    
29. # Draw plot
    
30. plt.figure(figsize=(14, 10), dpi=80)
    
31. 
    
32. # Plotting the horizontal lines
    
33. plt.hlines(y=df.index, xmin=60000, xmax=df.car_sales_z,
    
34.                 color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=5)
    
35. 
    
36. # Decorations
    
37. # Setting the labels of x-axis and y-axis
    
38. plt.gca().set(ylabel='Quarter', xlabel='Sales')
    
39. 
    
40. # Setting Date to y-axis
    
41. plt.yticks(df.index, df.Date, fontsize=12)
    
42. 
    
43. # Title of Bar Chart
    
44. plt.title('Diverging Bars Chart Example', fontdict={
    
45.                 'size': 20})
    
46. 
    
47. # Optional grid layout
    
48. plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
    
49. 
    
50. # Displaying the Diverging Bar Chart
    
51. plt.show()

复制代码

效果图

到此这篇关于使用Python实现绘制发散条形图的文章就介绍到这了,更多相关Python发散条形图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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