dataframe画柱形图

引用[1]:在Python中，可以使用plotly库来绘制柱状图。首先，需要导入plotly库并命名为py，同时导入plotly.graph_objs模块和pandas、numpy库。然后，可以使用DataFrame来创建数据，例如使用numpy生成一组x和y的数据，并将其转换为DataFrame。接下来，使用plotly.graph_objs中的go.Bar函数来创建柱状图的数据，其中x可以是DataFrame的某一列，y可以是另一列。最后，使用py.offline.plot函数来生成柱状图并保存为html文件。[1]

引用[2]:如果你想绘制百分比柱状图，可以参考matplotlib_percentage_stacked_bar_plot的官方示例。这个示例展示了如何绘制堆叠柱状图，并显示每个堆叠部分的百分比。[2]

引用[3]:如果你在百度搜索相关的Python绘制百分比堆叠柱状图的方法，你可能会遇到一些误导性的结果。有些结果可能将离散分布的水平柱形图误称为百分比堆叠柱状图。因此，建议参考官方文档和示例来确保绘制正确的百分比堆叠柱状图。[3]

综上所述，要使用DataFrame绘制柱形图，你可以使用plotly库，并按照上述步骤进行操作。如果你需要绘制百分比堆叠柱状图，可以参考matplotlib_percentage_stacked_bar_plot的官方示例。同时，要注意避免被误导性的搜索结果所影响，最好参考官方文档和示例来确保绘制正确的图形。

相关问题

python dataframe某2列数据要做成柱形图 自定义柱形图每个柱子的统计范围，每个柱子范围不一样，做成一个2列数据的比对柱形图

您可以使用`matplotlib`库来绘制柱形图，并通过自定义柱子的宽度来实现每个柱子范围不同的效果。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'A': [10, 20, 30, 40], 'B': [5, 15, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义每个柱子的宽度和位置
widths = [5, 10, 15, 20]
positions = [0, 6, 16, 31]

# 绘制柱形图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(positions, df['A'], width=widths, color='r', label='A')
ax.bar(positions, df['B'], width=widths, color='b', label='B')
ax.legend()

plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一个包含两列数据的DataFrame对象，其中每列都包含四个数值。然后，我们定义了每个柱子的宽度和位置，这里我们让第一个柱子的位置为0，宽度为5，第二个柱子的位置为6，宽度为10，以此类推。最后，我们使用`bar`函数绘制了两列数据对应的柱形图，并指定了每个柱子的宽度和颜色。最后调用`show`函数展示图形。

您可以根据自己的需求修改示例代码中的数据和参数来实现您想要的效果。

python dataframe某列数据要做成柱形图 自定义柱形图每个柱子的统计范围，每个柱子范围不一样，画布大小自定义，添加数据标签

首先，我们需要安装matplotlib库和pandas库，可以通过以下命令进行安装：

pip install matplotlib pandas

接下来，我们可以使用pandas库读取数据，然后使用matplotlib库绘制柱形图。假设我们的数据如下：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'score': [80, 90, 75, 85, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们想要绘制score列的柱形图，每个柱子的统计范围不同。假设我们要绘制的柱子分别为[0, 60], [60, 70], [70, 80], [80, 90], [90, 100]，我们可以使用matplotlib库的hist函数进行绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

# 柱子的边界
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 绘制柱形图
plt.hist(df['score'], bins=bins)

# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 添加数据标签
for i in range(len(bins) - 1):
    plt.text((bins[i] + bins[i+1]) / 2, df['score'][(df['score'] >= bins[i]) & (df['score'] < bins[i+1])].count() + 1, str(df['score'][(df['score'] >= bins[i]) & (df['score'] < bins[i+1])].count()), ha='center')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以绘制出柱子范围不同、画布大小自定义、带有数据标签的柱形图了。