Python 3.x 在python中绘制非数值数据（Categorical）

我有以下数据帧：

date       item_1  item_2
01-01-2021  Low     High
02-01-2021  High    Low
02-01-2021  Low     Low
03-01-2021  Medium    High

我想画一个条形图，日期是X轴，项目是Y轴。现在，对于1月1日的项目_1，酒吧将变低，项目_2将变高。1月2日，项目_1将上升至高位，但也将在低位放置一个标记，因为在同一日期，项目_1还有另一个低位条目。以下是预期结果

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我能想到的最简单的方法是将分类（或顺序）数据“重新编码”为数字。这将允许您轻松绘制数据。打印后，可以调整地物的标签以显示类别而不是数字。使用这种方法，您将能够添加、删除和重新排序您认为合适的类别

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

values_1 = ['Low', 'High', 'Low', 'Medium']
values_2 = ['High', 'Low', 'Low', 'High']
dates = pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03' ])
cols = ['date', 'item_1', 'item_2']
df = pd.DataFrame({'dates': dates, 'item_1': values_1, 'item_2': values_2})

# Dict for converting categories to bar chart heights
cat_to_bar = {'Low': 1, 'Medium': 2, 'High': 3}

# Reencode categorical values as numeric
df[['item_1', 'item_2']] = df[['item_1', 'item_2']].replace(cat_to_bar)
# Use dates as our index
df = df.set_index('dates')
df

[out]

dates   item_1  item_2
2021-01-01  1   3
2021-01-02  3   1
2021-01-02  1   1
2021-01-03  2   3

ax = df.plot(kind='bar')
# Force the y-axis to only have ticks at category heights
ax.set_yticks(list(cat_to_bar.values()))
# change y axis labels from numbers to our category names
ax.set_yticklabels(list(cat_to_bar.keys()))

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无论如何，您应该将低、中、高值转换为1、2、3，并绘制该值，然后更改轴标签。@PerroNoob OP可以这样做，但我尝试了df.plot（x='date'，y='item_1'，kind='bar'），但得到了TypeError:没有数字数据要绘制。谢谢，它成功了。当一个项目的记录超过个时，是否有任何方法添加标记。例如，对于1月2日的项目_1，有两条记录，一条低，一条高。我也想捕获低值，如所示。您需要首先决定如何显示该信息。例如，根据条的宽度，每个条上方的数字/计数，如果同一天有1个以上的相同值，例如2个“低”值，会发生什么情况。当你清楚你想显示什么的时候，写一些代码来做你想做的事情，或者问另一个问题就容易多了。