如何在 python 中制作帕累托图？

Question

Pareto 是 Excel 和 Tableau 中非常流行的图表。在 Excel 中我们可以很容易地绘制帕累托图，但我发现在 Python 中没有简单的方法来绘制该图。

我有一个像这样的熊猫数据框：

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

df = pd.DataFrame({'country': [177.0, 7.0, 4.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0]})
df.index = ['USA', 'Canada', 'Russia', 'UK', 'Belgium', 'Mexico', 'Germany', 'Denmark']
print(df)

         country
USA        177.0
Canada       7.0
Russia       4.0
UK           2.0
Belgium      2.0
Mexico       1.0
Germany      1.0
Denmark      1.0

我如何使用 pandas、seaborn、matplotlib 等绘制 Pareto 图？

到目前为止，我已经能够制作一个降序条形图，但我仍然需要在它们之上放置一个累积总和线图。

我的尝试：

 df.sort_values(by='country', ascending=False).plot.bar()

所需情节：

原文由 user8864088 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可能想要创建一个包含百分比的新列，并将一列绘制为条形图，另一列绘制为双轴中的折线图。

 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter

df = pd.DataFrame({'country': [177.0, 7.0, 4.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0]})
df.index = ['USA', 'Canada', 'Russia', 'UK', 'Belgium', 'Mexico', 'Germany', 'Denmark']
df = df.sort_values(by='country',ascending=False)
df["cumpercentage"] = df["country"].cumsum()/df["country"].sum()*100

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df.index, df["country"], color="C0")
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(df.index, df["cumpercentage"], color="C1", marker="D", ms=7)
ax2.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter())

ax.tick_params(axis="y", colors="C0")
ax2.tick_params(axis="y", colors="C1")
plt.show()

原文由 ImportanceOfBeingErnest 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

pandas.dataframe 的帕累托图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter

def _plot_pareto_by(df_, group_by, column):

    df = df_.groupby(group_by)[column].sum().reset_index()
    df = df.sort_values(by=column,ascending=False)

    df["cumpercentage"] = df[column].cumsum()/df[column].sum()*100

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,5))
    ax.bar(df[group_by], df[column], color="C0")
    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(df[group_by], df["cumpercentage"], color="C1", marker="D", ms=7)
    ax2.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter())

    ax.tick_params(axis="y", colors="C0")
    ax2.tick_params(axis="y", colors="C1")

    for tick in ax.get_xticklabels():
        tick.set_rotation(45)
    plt.show()

原文由 venergiac 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议