首页import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_excel(r'C:\Users\86187\Downloads\2022蓝桥江西省赛.xls')ff = df[df['学校名称'] == "江西理工大学"]plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']grouped = ff.groupby(['比赛科目', '奖项'])['准考证号'].agg('count').unstack()ax = grouped.plot.bar(figsize=(5, 3))for p in ax.containers: ax.bar_label(p, label_type='edge', fontsize=8)plt.show()如何调整三等奖和二等奖的位置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_excel(r'C:\Users\86187\Downloads\2022蓝桥江西省赛.xls')ff = df[df['学校名称'] == "江西理工大学"]plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']grouped = ff.groupby(['比赛科目', '奖项'])['准考证号'].agg('count').unstack()ax = grouped.plot.bar(figsize=(5, 3))for p in ax.containers: ax.bar_label(p, label_type='edge', fontsize=8)plt.show()如何调整三等奖和二等奖的位置

时间: 2023-08-11 15:06:07 浏览: 192

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库，并创建了一个包含随机数的DataFram

你可以在 `grouped` 变量上重新排列列的顺序，将二等奖和三等奖的列交换位置，然后再进行分组和绘图。具体代码如下： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r'C:\Users\86187\Downloads\2022蓝桥江西省赛.xls') ff = df[df['学校名称'] == "江西理工大学"] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] grouped = ff.groupby(['比赛科目', '奖项'])['准考证号'].agg('count').unstack() # 重新排列列的顺序 grouped = grouped[['一等奖', '三等奖', '二等奖']] ax = grouped.plot.bar(figsize=(5, 3)) for p in ax.containers: ax.bar_label(p, label_type='edge', fontsize=8) plt.show() ``` 这里使用了 `grouped[['一等奖', '三等奖', '二等奖']]` 将列的顺序重新排列。

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