數(shù)據(jù)生成：我使用以下代碼隨機生成您的數(shù)據(jù)：import numpy as np

import pandas as pd

# The number of demo data count

demo_num = 20

# Regions

regions = ['central', 'east', 'west']

np.random.seed(9)

regions_r = np.random.choice(regions, demo_num)

# Tiers

tiers = ['hi', 'lo', 'mid']

np.random.seed(99)

tiers_r = np.random.choice(tiers, demo_num)

# Sales

sales2015 = np.array(range(demo_num)) * 100

sales2016 = np.array(range(demo_num)) * 200

# Dataframe `df` to store all above

df = pd.DataFrame({'Region': regions_r, 'Tier': tiers_r, 'Sales2015': sales2015, 'Sales2016': sales2016})

數(shù)據(jù)：現(xiàn)在輸入數(shù)據(jù)如下所示

^{pr2}$

可視化代碼：import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

# Summary statistics

df = df.groupby(['Tier', 'Region'], sort=True).sum()[['Sales2015', 'Sales2016']].reset_index(level=1, drop=False)

# Loop over Regions and visualize graphs side by side

regions = df.Region.unique().tolist()

fig, axes = plt.subplots(ncols=len(regions), nrows=1, figsize=(10, 5), sharex=False, sharey=True)

for region, ax in zip(regions, axes.ravel()):

df.loc[df['Region'] == region].plot(ax=ax, kind='bar', title=region)

plt.tight_layout()

plt.show()

結(jié)果：現(xiàn)在圖形如下所示。我沒有優(yōu)化字體大小等。。

希望這有幫助。在

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python绘制分组条形图_python中分组值的条形图的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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