棒グラフ、水平使用してmatplotlibの

Question

私はデータavito_trend.csvのファイルを持っていると私はax = result.plot(width=0.5, kind='barh', stacked=True) を使用

import pandas as pd 
import itertools 

df = pd.read_csv("avito_trend.csv", parse_dates=[2]) 

def f(df): 
    dfs = [] 
    for x in [list(x) for x in itertools.combinations(df['address'].unique(), 2)]:  
     c1 = df.loc[df['address'].isin([x[0]]), 'ID'] 
     c2 = df.loc[df['address'].isin([x[1]]), 'ID'] 
     c = pd.Series(list(set(c1).intersection(set(c2)))) 
     dfs.append(pd.DataFrame({'a':len(c), 'b':' and '.join(x)}, index=[0])) 
    return pd.concat(dfs) 

result = df.groupby([df['used_at'].dt.year]).apply(f).reset_index(drop=True, level=1).reset_index() 
print result 


    used_at  a         b 
0  2014 1364     avito.ru and e1.ru 
1  2014 1716     avito.ru and drom.ru 
2  2014 1602     avito.ru and auto.ru 
3  2014 299   avito.ru and avtomarket.ru 
4  2014 579     avito.ru and am.ru 
5  2014 602    avito.ru and irr.ru/cars 
6  2014 424  avito.ru and cars.mail.ru/sale 
7  2014 634     e1.ru and drom.ru 
8  2014 475     e1.ru and auto.ru 
9  2014 139    e1.ru and avtomarket.ru 
10  2014 224      e1.ru and am.ru 
11  2014 235    e1.ru and irr.ru/cars 
12  2014 154   e1.ru and cars.mail.ru/sale 
13  2014 874     drom.ru and auto.ru 
14  2014 247   drom.ru and avtomarket.ru 
15  2014 394     drom.ru and am.ru 
16  2014 423    drom.ru and irr.ru/cars 
17  2014 292  drom.ru and cars.mail.ru/sale 
18  2014 243   auto.ru and avtomarket.ru 
19  2014 408     auto.ru and am.ru 
20  2014 409    auto.ru and irr.ru/cars 
21  2014 330  auto.ru and cars.mail.ru/sale 
22  2014 133    avtomarket.ru and am.ru 
23  2014 139  avtomarket.ru and irr.ru/cars 
24  2014 105 avtomarket.ru and cars.mail.ru/sale 
25  2014 223    am.ru and irr.ru/cars 
26  2014 166   am.ru and cars.mail.ru/sale 
27  2014 197 irr.ru/cars and cars.mail.ru/sale 
28  2015 1153     avito.ru and e1.ru 
29  2015 1473     avito.ru and auto.ru 
30  2015 1491     avito.ru and drom.ru 
31  2015 403    avito.ru and irr.ru/cars 
32  2015 205   avito.ru and avtomarket.ru 
33  2015 256  avito.ru and cars.mail.ru/sale 
34  2015 262     avito.ru and am.ru 
35  2015 451     e1.ru and auto.ru 
36  2015 539     e1.ru and drom.ru 
37  2015 148    e1.ru and irr.ru/cars 
38  2015 105    e1.ru and avtomarket.ru 
39  2015 105   e1.ru and cars.mail.ru/sale 
40  2015 99      e1.ru and am.ru 
41  2015 799     auto.ru and drom.ru 
42  2015 288    auto.ru and irr.ru/cars 
43  2015 162   auto.ru and avtomarket.ru 
44  2015 195  auto.ru and cars.mail.ru/sale 
45  2015 224     auto.ru and am.ru 
46  2015 277    drom.ru and irr.ru/cars 
47  2015 175   drom.ru and avtomarket.ru 
48  2015 189  drom.ru and cars.mail.ru/sale 
49  2015 187     drom.ru and am.ru 
50  2015 73  irr.ru/cars and avtomarket.ru 
51  2015 94 irr.ru/cars and cars.mail.ru/sale 
52  2015 102    irr.ru/cars and am.ru 
53  2015 48 avtomarket.ru and cars.mail.ru/sale 
54  2015 72    avtomarket.ru and am.ru 
55  2015 73   cars.mail.ru/sale and am.ru 

の棒グラフを印刷したいと私はthis graphのようになめらかを取得したいです。 どうすればいいですか？ 私は2014年と2015年の意味を、他のサイトのペアのために1つのストライドにする必要があります。 、代わりにパーセント私はa

Answer 1

、私も希望そのために海軍を使用してください、私は少し違ってそれを行うでしょう：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False) 

cols = ['ID', 'address', 'used_at'] 
df = pd.read_csv(r'D:\data\gDrive\data\.stack.overflow\data\avito_trend.csv.gz', 
       parse_dates=['used_at'], usecols=cols) 

df.sort_values(['ID','used_at','address'], inplace=True) 

df['prev_address'] = df['address'].shift() 
df['time_diff'] = df['used_at'] - df['used_at'].shift() 

df = df[df['address'] != df['prev_address']] 
df = df[df['time_diff'] <= pd.Timedelta('10min')] 


tmp = df[['ID','address','prev_address']] \ 
     .groupby(['address','prev_address', df.used_at.dt.year]) \ 
     .count() \ 
     .reset_index() 

# remove `df` from memory 
del df 

tmp['visit_from'] = tmp['prev_address'] + ' -> ' + tmp['address'] 

# keep only 'interesting' columns 
tmp = tmp[['visit_from','used_at','ID']] 
tmp.columns = ['visit_from','year','visits'] 

# save temporary groupped CSV file 
#fn = r'D:\data\gDrive\data\.stack.overflow\data\avito_grp.csv' 
#tmp.to_csv(fn, index=False) 

# show all 
#df = tmp 

# show only those sites with visits >= 100 (within both years) 
df = tmp[tmp.groupby('visit_from')['visits'].transform('sum') >= 100].reset_index() 

# prepare sorted index 
idx = df.groupby('visit_from')['visits'].transform('sum').sort_values(ascending=False).index 

# 'apply' index 
df = df.reindex(idx) 

# add 'total' column (sum of visits for all years) 
#df['total'] = df.groupby('visit_from')['visits'].transform('sum') 

################################################ 
# 
# SeaBorn plotting 
# 
sns.set(style="darkgrid") 
sns.set_color_codes("pastel") 

f, ax = plt.subplots(figsize=(16, 12)) 
ax = sns.barplot(x='visits', y='visit_from', hue='year', data=df, saturation=0.8) 
plt.xlabel('Visits') 

# add annotations 
[ax.text(p.get_width() + 3, p.get_y() + p.get_height(), 
     int(p.get_width()), fontsize=8) 
for p in ax.patches] 


plt.show() 

PSあなたの部分のための興味深いが、私がインストールしたとき、私はエラーが発生しているSeaBorn plottingコメント

Answer 2

がseaborn

https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.barplot.html

import seaborn as sns 
sns.set_style("whitegrid") 
tips = sns.load_dataset("tips") 
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) 

から積み上げ棒プロットのために試してみてください、列の平均値必要があります：@ user308827はすでに述べたように https://gist.github.com/randyzwitch/b71d47e0d380a1a6bef9