Python 如何在一个条形图（子图）中进行两个分类

我需要关于条形图代码的帮助。我的第一个问题是尝试在活动井和非活动井之间进行代码排序。我的第二个问题是在同一条形图上创建两个子类别（活动和非活动）。这是我到目前为止写的东西。任何帮助都会很好

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我想如果我理解正确的话，你是在试图计算一个给定县的活跃井和非活跃井的数量

首先，您正在呼叫的列中有一个输入错误。在您的数据中，列是

“油井状态”

，而不是

“油井状态”

接下来，您需要根据活动/非活动状态对数据进行排序，而不是仅使用

df['Well status']

调用列。 要做到这一点，您可以使用以下代码行

Active = df[df['Well Status'].str.match('ACTIVE')]
Inactive = df[df['Well Status'].str.match('INACTIVE')]

这将返回整个数据帧，但仅返回列

'Well Status'

分别等于active/inactive的行

要回答您的第二个问题，我们需要将我们的两个活动和非活动按县排序。对于您提供的数据，只有一个县，因此您可以使用以下数据

terry_active = Active[Active['County'].str.match('TERRY (TX)')]
terry_inactive = Inactive[Inactive['County'].str.match('TERRY (TX)')]

如果有更多的县，则可以使用相同的方法，但只需更改变量名，然后更改排序依据的县/教区。现在这当然是硬编码的，所以对于3+个县，我会设置一个函数或for循环来对每个县进行排序，因为在我的经验中，硬编码只对快速项目有用。我通常尝试编写可重用的更通用的代码，但在紧急情况下，一些硬编码可以工作，并且通常帮助我编写更通用的代码

然后，可以使用以下代码进行绘图

counties = ['Terry (TX)']
x = np.arange(len(counties))
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x - 0.5/2, len(terry_active), label='Active', width=0.5)
ax.bar(x + 0.5/2, len(terry_inactive), label='Inactive', width=0.5)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(counties)
ax.set_xlabel('County')
ax.set_ylabel('# of Wells')
ax.set_title('Wells by County')

plt.legend()
plt.show()

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这也是硬编码的。要在提供的数据中执行多个县，您需要将其他县添加到县列表中，然后重复步骤进行排序以查找井的总数。然后只需添加更多的

ax.bar（）

代码行，这样就可以制作每个条。

请不要将数据/代码作为图像发布，而是直接将其作为文本发布在此处。您的

活动的

将与

非活动的

相同-您必须使用此列的数据告诉熊猫如何区分它们。另外：使用作为开始。Pandas通常与matplotlib配合使用，您不必在matplotlib中单独绘制条形图。对此我很抱歉。前几天我发布了一个问题，有人告诉我不要将google drive链接发布到excel工作表上，而是发布它的图片。还有关于活动/非活动部分，这是我在编码时遇到的问题之一。我不知道如何区分同一列中的项目。另一个人错了；我们之所以想要文本，或者，如果需要更大的数据集，需要一个到数据文件的链接，是有原因的。例如，

str（2）

和

int（2）

在图像中看起来完全相同，但在函数中的行为可能不同。我有没有提到这是一个好的开始？我也不太确定你想策划什么。

Active

vs

Inactive

entries的数量？因此我需要X轴作为县名称，而Active/Inactive wells应该是Y轴。这意味着每个县都应该有两个栏，说明其拥有的活跃/非活跃油井的数量。一个例子是显示每个县男女人数的条形图。

counties = ['Terry (TX)']
x = np.arange(len(counties))
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x - 0.5/2, len(terry_active), label='Active', width=0.5)
ax.bar(x + 0.5/2, len(terry_inactive), label='Inactive', width=0.5)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(counties)
ax.set_xlabel('County')
ax.set_ylabel('# of Wells')
ax.set_title('Wells by County')

plt.legend()
plt.show()