Matplotlibでモザイクプロットを作成する方法

Question

mosaic plot from statsmodelsを使用することができますが、カテゴリに空の値（like here）があると、ちょっとイライラします。 MatplotlibやSeabornのようなグラフィックライブラリを持つソリューションが存在するかどうか、私はもっと便利だろうと思っていました。

私はそれが海賊のためのすてきな機能であると思います。突然のテーブルは頻繁にパンダで作られています。しかし、いつでもすぐにit won't be implementedと思われます。

最後に、3次元のモザイクプロット、および空のカテゴリの可能性はありますか？ pythonで存在していた何もないとして、ここ

（wikipediaからの）一般的なモザイクプロットである

Answer 1

、ここで私が作ったコードです。最後のディメンションは、サイズ1（通常の表）または現在は2です。コードを更新して修正してください.3以上では判読できないかもしれません。 ちょっとですが、それは仕事です。以下の例。

• dic_color_row：

  はほとんどがそうでない場合は、自明であり、いくつかのオプションがあるキーは最も外側のインデックス（以下の例でIndex_1）との値は色が、黒色/灰色を回避されている辞書色

• pad：プロット
• alpha_labelの各バーの間のスペース：差別化する第3次元の使用アルファトリック、それらの間、それは伝説に濃いグレー/ライトグレーとしてレンダリングされ、あなたが名前を変更することができます各ラベルの（0123と同様またはrow_labels）

• color_label：y-tickラベルに背景色を追加する。データフレームで

  def mosaic_plot(df, dic_color_row, row_labels=None, col_labels=None, alpha_label=None, top_label="Size", 
         x_label=None, y_label=None, pad=0.01, color_ylabel=False, ax=None, order="Size"): 
      """ 
  
      From a contingency table NxM, plot a mosaic plot with the values inside. There should be a double-index for rows 
      e.g. 
               3 4 1 0 2 5 
       Index_1   Index_2      
       AA    C    0 0 0 2 3 0 
           P    6 0 0 13 0 0 
       BB    C    0 2 0 0 0 0 
           P    45 1 10 10 1 0 
       CC    C    0 6 35 15 29 0 
           P    1 1 0 2 0 0 
       DD    C    0 56 0 3 0 0 
           P    30 4 2 0 1 9 
  
      order: how columns are order, by default, from the biggest to the smallest in term of category. Possible values are 
       - "Size" [default] 
       - "Normal" : as the columns are order in the input df 
       - list of column names to reorder the column 
      top_label: Size of each columns. The label can be changed to adapt to your value. 
         If `False`, nothing is displayed and the secondary legend is set on top instead of on right. 
      """ 
  
      is_multi = len(df.index.names) == 2 
      if ax == None: 
       fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(len(df.columns), len(df.index.get_level_values(0).unique()))) 
  
      size_col = df.sum().sort_values(ascending=False) 
      prop_com = size_col.div(size_col.sum()) 
  
      if order == "Size": 
       df = df[size_col.index.values] 
      elif order == "Normal": 
       prop_com = prop_com[df.columns] 
       size_col = size_col[df.columns] 
      else: 
       df = df[order] 
       prop_com = prop_com[order] 
       size_col = size_col[order] 
  
      if is_multi: 
       inner_index = df.index.get_level_values(1).unique() 
       prop_ii0 = (df.swaplevel().loc[inner_index[0]]/(df.swaplevel().loc[inner_index[0]]+df.swaplevel().loc[inner_index[1]])).fillna(0) 
       alpha_ii = 0.5 
       true_y_labels = df.index.levels[0] 
      else: 
       alpha_ii = 1 
       true_y_labels = df.index 
  
      Yt = (df.groupby(level=0).sum().iloc[:,0].div(df.groupby(level=0).sum().iloc[:,0].sum())+pad).cumsum() - pad 
      Ytt = df.groupby(level=0).sum().iloc[:,0].div(df.groupby(level=0).sum().iloc[:,0].sum()) 
  
      x = 0  
      for j in df.groupby(level=0).sum().iteritems(): 
       bot = 0 
       S = float(j[1].sum()) 
       for lab, k in j[1].iteritems(): 
        bars = [] 
        ax.bar(x, k/S, width=prop_com[j[0]], bottom=bot, color=dic_color_row[lab], alpha=alpha_ii, lw=0, align="edge") 
        if is_multi: 
         ax.bar(x, k/S, width=prop_com[j[0]]*prop_ii0.loc[lab, j[0]], bottom=bot, color=dic_color_row[lab], lw=0, alpha=1, align="edge") 
        bot += k/S + pad 
       x += prop_com[j[0]] + pad 
  
      ## Aesthetic of the plot and ticks 
      # Y-axis 
      if row_labels == None: 
       row_labels = Yt.index 
      ax.set_yticks(Yt - Ytt/2) 
      ax.set_yticklabels(row_labels) 
  
      ax.set_ylim(0, 1 + (len(j[1]) - 1) * pad) 
      if y_label == None: 
       y_label = df.index.names[0] 
      ax.set_ylabel(y_label) 
  
      # X-axis 
      if col_labels == None: 
       col_labels = prop_com.index 
      xticks = (prop_com + pad).cumsum() - pad - prop_com/2. 
      ax.set_xticks(xticks) 
      ax.set_xticklabels(col_labels) 
      ax.set_xlim(0, prop_com.sum() + pad * (len(prop_com)-1)) 
  
      if x_label == None: 
       x_label = df.columns.name 
      ax.set_xlabel(x_label) 
  
      # Top label 
      if top_label: 
       ax2 = ax.twiny() 
       ax2.set_xlim(*ax.get_xlim()) 
       ax2.set_xticks(xticks) 
       ax2.set_xticklabels(size_col.values.astype(int)) 
       ax2.set_xlabel(top_label) 
       ax2.tick_params(top=False, right=False, pad=0, length=0) 
  
      # Ticks and axis settings 
  
      ax.tick_params(top=False, right=False, pad=5) 
      sns.despine(left=0, bottom=False, right=0, top=0, offset=3) 
  
      # Legend 
      if is_multi: 
       if alpha_label == None: 
        alpha_label = inner_index 
       bars = [ax.bar(np.nan, np.nan, color="0.2", alpha=[1, 0.5][b]) for b in range(2)] 
       if top_label: 
        plt.legend(bars, alpha_label, loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), ncol=1,) 
       else: 
        plt.legend(bars, alpha_label, loc="lower center", bbox_to_anchor=(0.5, 1), ncol=2) 
      plt.tight_layout(rect=[0, 0, .9, 0.95]) 
      if color_ylabel: 
       for tick, label in zip(ax.get_yticklabels(), true_y_labels): 
        tick.set_bbox(dict(pad=5, facecolor=dic_color_row[label])) 
        tick.set_color("w") 
        tick.set_fontweight("bold") 
  
      return ax 
  

[真/偽]あなたは、クロス集計の後に取得：

df.set_index(["Index_1", "Index_2"], inplace=True) 

と：

df 
Index_1   Index_2   v w x y z 
AA    Q    0 0 0 2 3 
AA    P    6 0 0 13 0 
BB    Q    0 2 0 0 0 
BB    P    45 1 10 10 1 
CC    Q    0 6 0 15 9 
CC    P    0 1 0 2 0 
DD    Q    0 56 0 3 0 
DD    P    30 4 2 0 1 

あなたはインデックスとして2列を持っていることを確認してください電話してください：

mosaic_plot(df, 
      {"AA":"r", "BB":"b", "CC":"y", "DD":"g"}, # dict of color, mandatory 
      x_label='My Category', 
      ) 

これは完璧ではありませんが、他の人に役立つことを願っています。