我有以下数据框，这些数据框是我从一个较大的数据框中获得的，其中列出了最差的10个"基准收益率"及其相应的投资组合收益率和日期：
我已经设法使用以下脚本创建了一个Seborn条形图，其中列出了基准回报与其对应日期的对比：
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('L:\My Documents\Desktop\Data NEW.csv', parse_dates = True)
df = df.nsmallest(10, columns = 'Benchmark Returns')
df = df[['Date', 'Benchmark Returns', 'Portfolio Returns']]
p6 = sns.barplot(x = 'Date', y = 'Benchmark Returns', data = df)
p6.set(ylabel = 'Return (%)')
for x_ticks in p6.get_xticklabels():
x_ticks.set_rotation(90)
它会生成此图：
然而，我想要的是包含基准回报和投资组合回报的分组条形图，其中使用两种不同的颜色来区分这两个类别。我尝试了几种不同的方法，但似乎都不起作用。
提前感谢您的帮助！
诀窍是将 pandas df从宽格式转换为长格式
第一步：准备数据
import seaborn as sns
np.random.seed(123)
index = np.random.randint(1,100,10)
x1 = pd.date_range('2000-01-01','2015-01-01').map(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d'))
dts = np.random.choice(x1,10)
benchmark = np.random.randn(10)
portfolio = np.random.randn(10)
df = pd.DataFrame({'Index': index,
'Dates': dts,
'Benchmark': benchmark,
'Portfolio': portfolio},
columns = ['Index','Dates','Benchmark','Portfolio'])
第二步：从宽&q；到长"；格式
df1 = pd.melt(df, id_vars=['Index','Dates']).sort_values(['variable','value'])
df1
Index Dates variable value
9 48 2012-06-13 Benchmark -1.410301
1 93 2002-07-31 Benchmark -1.301489
8 97 2005-01-21 Benchmark -1.100985
0 67 2011-06-01 Benchmark 0.126526
4 84 2003-09-25 Benchmark 0.465645
3 18 2009-07-13 Benchmark 0.522742
5 58 2007-12-04 Benchmark 0.724915
7 98 2002-12-28 Benchmark 0.746581
6 87 2009-02-07 Benchmark 1.495827
2 99 2000-04-21 Benchmark 2.207427
16 87 2009-02-07 Portfolio -2.750224
14 84 2003-09-25 Portfolio -1.855637
15 58 2007-12-04 Portfolio -1.779455
19 48 2012-06-13 Portfolio -1.774134
11 93 2002-07-31 Portfolio -0.984868
12 99 2000-04-21 Portfolio -0.748569
10 67 2011-06-01 Portfolio -0.747651
18 97 2005-01-21 Portfolio -0.695981
17 98 2002-12-28 Portfolio -0.234158
13 18 2009-07-13 Portfolio 0.240367
第三步：绘图
sns.barplot(x='Dates', y='value', hue='variable', data=df1)
plt.xticks(rotation=90)
plt.ylabel('Returns')
plt.title('Portfolio vs Benchmark Returns');
这篇关于 pandas 数据框至海运分组条形图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！