2つのシリーズを使用するパンダのサブプロット

Question

私は同じデータを含む2つのシリーズを持っていますが、それらはこのデータの出現の数が異なります。私はこれらの2つのシリーズを比較したいと思います。以下は私がこれまで行ってきたことです。私は、次のチャートを与え

import matplotlib.patches as mpatches 

fig = plt.figure() 

ax = fig.add_subplot(111) 

width = 0.3 

tree_amount15.plot(kind='bar', color='red', ax=ax, width=width, position=1, label='NYC') 
queens_tree_types.plot(kind='bar', color='blue', ax=ax, width=width, position=0, label='Queens') 
plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc=3, 
     ncol=2, mode="expand", borderaxespad=0.) 

ax.set_ylabel('Total trees') 
ax.set_xlabel('Tree names') 

plt.show() 

：

私が持っている問題はすべての「ツリー名が」、「合計の木」の各シリーズで同じであっても、ということである

例えば＃5（Callery pear）は 'tree_amount15'の＃5であり、 'queens_tree_types'の＃3などです。シリーズには、グラフに表示されている正しいラベルに対応する値を注文するにはどうすればよいですか？現在、シリーズのラベルが最初に追加されて表示されているため、2番目のシリーズの値は誤解を招きます。

ヒント

ここでは、value_counts（）を実行するときの2つのシリーズの外観を示します。

tree_amount15：

London planetree  87014 
honeylocust   64264 
Callery pear   58931 
pin oak    53185 
Norway maple   34189 
littleleaf linden 29742 
cherry    29279 
Japanese zelkova  29258 
ginkgo    21024 
Sophora    19338 
red maple   17246 
green ash   16251 
American linden  13530 
silver maple   12277 
sweetgum    10657 
northern red oak  8400 
silver linden   7995 
American elm   7975 
maple     7080 
purple-leaf plum  6879 

queens_tree_types：

London planetree  31111 
pin oak    22610 
honeylocust   20290 
Norway maple   19407 
Callery pear   16547 
cherry    13497 
littleleaf linden 11902 
Japanese zelkova  8987 
green ash    7389 
silver maple   6116 
ginkgo    5971 
Sophora    5386 
red maple    4935 
American linden  4769 
silver linden   4146 
purple-leaf plum  3035 
maple     2992 
northern red oak  2697 
sweetgum    2489 
American elm   1709 

Answer 1

あなたは、ツリー名インデックスを使用して、あなたの2つのシリーズからのデータフレームを作成することができます。デフォルトではパンダはアルファベット順にソートしますので、NYCの値を使ってソートするように指示します。両方の列を列として使用すると、plotメソッドを1回呼び出して同じグラフに配置することができます。

df = pd.concat([tree_amount15, queens_tree_types], axis=1).rename_axis(
      {0:'NYC', 1:'Queens'}, axis='columns') # sets the column names 

df.sort_values('NYC', ascending=False)   # sort the df using NYC values 

df.plot.bar(color=['red','blue'])