我正在嘗試使用this site的College Scorecard資料在MatPlotLib中建立100％堆積的條形圖.
一共有38列：
在[在這裡插入學習範圍]授予的學位百分比這解釋了為什麼有38個領域！
我有一部分學校想要為其做這張疊圖.
我試圖按照訓示here.是的.這是很長的代碼,但我想按書演奏. (此外,我一直對此部落格很幸運)
這些資料與這些PCIP(按學習領域授予的學位百分比)一起提供,以百分比形式提供,是以我不必遵循Chris的計算,因為它們已經完成.
運作代碼時出現錯誤：
bar_width = 1
bar_l = [i for i in range(len(df['PCIP01']))]
tick_pos = [i+(bar_width/2) for i in bar_l]
# Create a figure with a single subplot
f, ax = plt.subplots(1, figsize=(10,5))
ax.bar(bar_l,
degrees.PCIP01,
label='PCIP01',
alpha=0.9,
color='#2D014B',
width=bar_width
)
ax.bar(bar_l,
PCIP04,
label='PCIP04',
alpha=0.9,
color='#28024E',
width=bar_width
)
[依此類推,針對其餘36個字段
# Set the ticks to be School names
plt.xticks(tick_pos, degrees['INSTNM'])
ax.set_ylabel("Percentage")
ax.set_xlabel("")
# Let the borders of the graphic
plt.xlim([min(tick_pos)-bar_width, max(tick_pos)+bar_width])
plt.ylim(-10, 110)
# rotate axis labels
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
# shot plot
這是我收到的錯誤：
ValueError Traceback (most recent call last)
in ()
7 alpha=0.9,
8 color='#2D014B',
----> 9 width=bar_width
10 )
11 ax.bar(bar_l,
C:\Users\MYLOCATION\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)
1889 warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__),
1890 RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1891 return func(ax, *args, **kwargs)
1892 pre_doc = inner.__doc__
1893 if pre_doc is None:
C:\Users\MYLOCATION\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in bar(self, left, height, width, bottom, **kwargs)
2077 if len(height) != nbars:
2078 raise ValueError("incompatible sizes: argument 'height' "
-> 2079 "must be length %d or scalar" % nbars)
2080 if len(width) != nbars:
2081 raise ValueError("incompatible sizes: argument 'width' "
ValueError: incompatible sizes: argument 'height' must be length 38678 or scalar
任何人都可以協助我簡化此代碼,以便我可以建立此堆疊的100％條形圖嗎？
解決方法:
首先,此資料集中有很多大學,也許堆積的條形圖不是最好的主意嗎？
無論如何,您可以周遊每種類型的度數并添加另一個小節.要建立堆疊的條形,您隻需更改每個條形的底部位置.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from cycler import cycler
import numpy as np
df = pd.read_csv('scorecard.csv')
df = df.ix[0:10]
degList = [i for i in df.columns if i[0:4]=='PCIP']
bar_l = range(df.shape[0])
cm = plt.get_cmap('nipy_spectral')
f, ax = plt.subplots(1, figsize=(10,5))
ax.set_prop_cycle(cycler('color',[cm(1.*i/len(degList)) for i in range(len(degList))]))
bottom = np.zeros_like(bar_l).astype('float')
for i, deg in enumerate(degList):
ax.bar(bar_l, df[deg], bottom = bottom, label=deg)
bottom += df[deg].values
ax.set_xticks(bar_l)
ax.set_xticklabels(df['INSTNM'].values, rotation=90, size='x-small')
ax.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1,1), ncol=2, fontsize='x-small')
f.subplots_adjust(right=0.75, bottom=0.4)
f.show()
您可以修改此代碼以擷取所需的确切内容(例如,您似乎需要百分比而不是分數,是以隻需将每個度數列乘以100).為了測試,我選了前10所大學,結果如下：
擁有10所大學,已經是一個繁忙的情節-擁有100所大學,這實際上是不可讀的：
我可以保證,在将近8000所大學中,這種堆積的條形圖将是完全不可讀的.也許考慮另一種表示資料的方式？
标簽：python,matplotlib,stacked-chart
來源： https://codeday.me/bug/20191010/1888624.html