Python 使用熊猫打印包含列表的列

我有一个数据框（df），包含几列，其中两列在每行中存储一个列表：

Index    list1                             list2
A   [ 0.09173306  0.12331911  0.20057651 ]  [ 0.3128322   0.27153913 ]
D   [ 0.03861522  0.10524985 ]              [ 0.37265687  0.48347806 ]
E   [ 0.02124905  0.01149118 ]              [ 0.04348405  0.17057435  0.37838683  0.37481453 ]

我想使用

pandas

内置的

plot

功能将这些列表绘制为条形图

使用

我可以绘制每个列表的第一个元素。然而，尝试

df.list1.plot(kind='bar', width=0.9, ax=bar_ax)

导致以下错误：

Empty 'DataFrame': no numeric data to plot

我想做的是，（1）将两个列表绘制成一个单独的绘图，如下所示：

df[['list1','list2']].plot(kind='bar', width=0.9, ax=bar_ax)

和（2）也只将每个列表的第一个元素绘制成一个条形图，我可以这样做：

df.list1.apply(lambda x:x[0]).plot(kind='bar', width=0.9, ax=bar_ax, color='blue')
df.list2.apply(lambda x:x[0]).plot(kind='bar', width=0.9, ax=bar_ax, color='red')

但是，这会导致条形图相互重叠（而不是堆叠！）-我希望将它们分组。

示例：

df = pd.DataFrame({'list1':[[ 0.09173306,  0.12331911,  0.20057651], [ 0.03861522,  0.10524985],[ 0.02124905,  0.01149118 ]],
                   'list2':[[0.3128322,   0.27153913], [0.37265687,  0.48347806], [0.04348405,  0.17057435,  0.37838683,  0.37481453]]},
                   index=['A','D','E'])

第一个解决方案：

import matplotlib.pyplot as plt

df.list1.apply(lambda x: pd.Series(x)).plot(kind='bar', width=0.9)
plt.show()

带堆栈的第二个解决方案：

import matplotlib.pyplot as plt

df.list1.apply(lambda x: pd.Series(x)).plot(kind='bar', width=0.9)
plt.show()

我认为您首先需要通过使用构造函数将

列表

转换为

系列

来重塑数据

然后他们一起：

df = pd.concat([dfL1, dfL2], axis=1, keys=('list1','list2'))
print (df)
        list1     list2
A 0  0.091733  0.312832
  1  0.123319  0.271539
  2  0.200577       NaN
D 0  0.038615  0.372657
  1  0.105250  0.483478
E 0  0.021249  0.043484
  1  0.011491  0.170574
  2       NaN  0.378387
  3       NaN  0.374815

最后：

---

考虑此

DF

包含如下列表所示的值：

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({'list1': np.random.randint(0, 10, (5,2)).tolist(), 
                   'list2': np.random.randint(0, 10, (5,3)).tolist()}, 
                   index=list('ABCDE'))

Q-1将两个列表绘制为一个单独的绘图：

取消堆叠

DF

，使列名显示为索引，并使列表中的各个值显示为各个系列对象

df_lists = df[['list1','list2']].unstack().apply(pd.Series)
df_lists.plot.bar(rot=0, cmap=plt.cm.jet, fontsize=8, width=0.7, figsize=(8,4))

Q-2仅将每个列表的第一个元素绘制成一个单独的分组条形图：

用于选择所需列的第一个元素以获得分组条形图

df[['list1','list2']].applymap(lambda x: x[0]).plot.bar(rot=0, color=list('br'))

---

我还使用了您基于concat的方法，这对于绘制更多列表非常有帮助，我相信这是其他用户的偏好问题。再次感谢。

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({'list1': np.random.randint(0, 10, (5,2)).tolist(), 
                   'list2': np.random.randint(0, 10, (5,3)).tolist()}, 
                   index=list('ABCDE'))

df_lists = df[['list1','list2']].unstack().apply(pd.Series)
df_lists.plot.bar(rot=0, cmap=plt.cm.jet, fontsize=8, width=0.7, figsize=(8,4))

df[['list1','list2']].applymap(lambda x: x[0]).plot.bar(rot=0, color=list('br'))