使用 Pandas 和 Matplotlib 创建棒棒糖图表

在本文中，我们将创建棒棒糖图表。它们只不过是条形图的一种变体，其中粗条被替换为一条线和一个点状的“o”（o 形）。当有大量数据要表示，并且以条形表示时可以形成一个集群时，棒棒糖图表是首选。

链接到 CSV 文件：单击此处

让我们讨论一些使用不同方法的示例，以使用 Pandas 来可视化棒棒糖图表。

示例 1：

使用plt.stem函数，它会在图表下从基线到 y 的每个 x 位置创建垂直线，并在那里放置一个标记。但它不灵活，因此您可能还想尝试其他方法。

在本例中，我们将通过使用 pandas 从 CSV 文件中收集数据来绘制棒棒糖图表。

首先，我们将通过plt.subplots()创建一个空图表，并使用以 (x,y) 形式接受参数的茎图，两者都可以是类似数组的值，我们将这些值绘制到图表中。 use_line_collection=True提高了茎图的性能，并将茎线绘制为 LineCollection 而不是单独的线。 basefmt=' '从主干线中删除基线。

CSV 文件的列为“month_number”和“total_profit”，它们已从 CSV 文件中读取并作为 (x,y) 传递到茎图中，并且还添加了一些格式和详细信息。

set_ylim()设置为零，以便 y 轴值从零开始。

方法：

• 导入模块（matplotlib 和 pandas）
• 打开CSV文件并读取数据
• 使用 plt.stem 绘制它

Python3

# importing modules
from pandas import *
import matplotlib.pyplot as plt
  
# reading CSV file
d = read_csv("company_sales_data.csv")
  
# creating an empty chart
fig, axes = plt.subplots()
  
# plotting using plt.stem
axes.stem(d['month_number'], d['total_profit'],
          use_line_collection=True, basefmt=' ')
  
# starting value of y-axis
axes.set_ylim(0)
  
# details and formatting of chart
plt.title('Total Profit')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Profit')
plt.xticks(d['month_number'])

输出：

示例 2：

在这个例子中，我们将使用plt.subplots()创建一个空的图形/图表，然后在从 CSV 文件的列中读取数据后，我们将使用vlines()函数绘制垂直线，该函数将参数作为(x,ymin ,ymax)其中ymin是最小值， ymax是要绘制的最大值。

绘制垂直线后，我们将使用plot()函数绘制圆形标记，最终形成棒棒糖图表。

蟒蛇3

# import modules
from pandas import *
from matplotlib import pyplot as plt
  
# read csv file
d = read_csv("company_sales_data.csv")
  
# using subplots() to draw vertical lines
fig, axes = plt.subplots()
axes.vlines(d['month_number'], ymin=0, ymax=d['total_profit'])
  
# drawing the markers (circle)
axes.plot(d['month_number'], d['total_profit'], "o")
axes.set_ylim(0)
  
# formatting and details
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Profit')
plt.title('Total Profit')
plt.xticks(d['month_number'])

输出：

示例 3：

此示例与第二种方法相同，唯一的区别在于绘制线条，这里我们将水平绘制线条。因此，我们将使用plt.subplots()创建一个空的图形/图表，然后在从 CSV 文件的列中读取数据后，我们将使用hlines()函数绘制垂直线，该函数将参数作为 (y,xmin,xmax ) 其中xmin是最小值， xmax是要绘制的最大值。

再次绘制垂直线后，我们将使用plot()函数绘制圆形标记，最终形成棒棒糖图表。这里我们会为每个月添加不同的颜色，让它看起来更有吸引力，hlines()函数作为选项颜色来设置不同线条的颜色。

蟒蛇3

# import modules
from pandas import *
from matplotlib import pyplot as plt
  
# read csv file
d = read_csv("company_sales_data.csv")
  
# using subplots() to draw vertical lines
fig, axes = plt.subplots()
  
# providing list of colors
line_colors = ['blue', 'cyan', 'green', 'red',
               'skyblue', 'brown', 'yellow',
               'black', 'grey', 'orange', 'maroon',
               'lightgreen']
  
axes.hlines(d['month_number'], xmin=0,
            xmax=d['total_profit'], colors=line_colors)
  
# drawing the markers (circle)
axes.plot(d['total_profit'], d['month_number'], "o")
axes.set_xlim(0)
  
# formatting and details
plt.xlabel('Profit')
plt.ylabel('Month')
plt.title('Total Profit')
plt.yticks(d['month_number'])

输出：