python - plotting - Pandas: Bar-Plot con dos barras y dos ejes y

python pandas plot bar

Question

Tengo un DataFrame con este aspecto:

 amount price
age
A 40929 4066443
B 93904 9611272
C 188349 19360005
D 248438 24335536
E 205622 18888604
F 140173 12580900
G 76243 6751731
H 36859 3418329
I 29304 2758928
J 39768 3201269
K 30350 2867059

Ahora me gustaría trazar un diagrama de barras con la edad en el eje x como etiquetas. Para cada x-tick debe haber dos barras, una barra para la cantidad y una para el precio. Puedo hacer que esto funcione simplemente usando:

df.plot(kind=''bar'')

El problema es la escalada. Los precios son mucho más altos que realmente no puedo identificar la cantidad en esa gráfica, vea:

Así me gustaría un segundo eje y. Lo probé usando:

df.loc[:,''amount''].plot(kind=''bar'')
df.loc[:,''price''].plot(kind=''bar'',secondary_y=True)

pero esto solo sobrescribe las barras y NO las coloca lado a lado. ¿Hay alguna forma de hacer esto sin tener que acceder a matplotlib de nivel inferior (lo cual sería posible, obviamente, colocando las barras de lado a lado manualmente)?

Por ahora, estoy usando dos gráficos individuales dentro de las subparcelas:

df.plot(kind=''bar'',grid=True,subplots=True,sharex=True); 

Resultando en:

Answer 1

Aquí hay otro método:

• Crea todas las barras en los ejes izquierdos.
• mueva algunas barras a los ejes de la derecha cambiando su atributo de transform

Aquí está el código:

import pylab as pl
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=["left", "right"])
df["left"] *= 100
ax = df.plot(kind="bar")
ax2 = ax.twinx()
for r in ax.patches[len(df):]:
r.set_transform(ax2.transData)
ax2.set_ylim(0, 2);

Aquí está la salida:

Answer 2

Solo necesita escribir: df.plot (kind = ''bar'' , secondary_y = ''amount'' )

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO
s = StringIO(""" amount price
A 40929 4066443
B 93904 9611272
C 188349 19360005
D 248438 24335536
E 205622 18888604
F 140173 12580900
G 76243 6751731
H 36859 3418329
I 29304 2758928
J 39768 3201269
K 30350 2867059""")
df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter='' '', skipinitialspace=True)
_ = df.plot( kind= ''bar'' , secondary_y= ''amount'' , rot= 0 )
plt.show()

Answer 3

Usando la nueva versión de pandas (0.14.0 o posterior), funcionará el siguiente código. Para crear los dos ejes, he creado manualmente dos objetos de ejes de matplotlib ( ax y ax2 ) que servirán para ambos gráficos de barras.

Al trazar un Dataframe, puede elegir el objeto de los ejes utilizando ax=... También con el fin de evitar que los dos gráficos se superpongan, he modificado el lugar donde se alinean con el argumento de la palabra clave de position , este valor predeterminado es 0.5 pero eso significaría que los dos gráficos de barras se superponen.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO
s = StringIO(""" amount price
A 40929 4066443
B 93904 9611272
C 188349 19360005
D 248438 24335536
E 205622 18888604
F 140173 12580900
G 76243 6751731
H 36859 3418329
I 29304 2758928
J 39768 3201269
K 30350 2867059""")
df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter='' '', skipinitialspace=True)
fig = plt.figure() # Create matplotlib figure
ax = fig.add_subplot(111) # Create matplotlib axes
ax2 = ax.twinx() # Create another axes that shares the same x-axis as ax.
width = 0.4
df.amount.plot(kind=''bar'', color=''red'', ax=ax, width=width, position=1)
df.price.plot(kind=''bar'', color=''blue'', ax=ax2, width=width, position=0)
ax.set_ylabel(''Amount'')
ax2.set_ylabel(''Price'')
plt.show()