Python 使用matplotlib以x轴显示文字说明，而不是数字

我已经编写了代码以条形图的形式显示我的数据集。这是我的代码： 我已通过以下方式从.csv文件中读取数据：

names = ["Clinic Number","Question Text","Answer Text","Answer Date","Class"]
data = pd.read_csv('ADLCI.csv', names = names)

plt.xticks(rotation=45)

然后

grouped = data.groupby(['Question Text','Answer Text']).size().reset_index(name='counts')

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()

grouped.plot(kind='bar', title ="Functional Status Count", figsize=(15, 10), legend=True, fontsize=12)
plt.show()

这也是我想要以条形图显示的数据框的结果

                         Question Text Answer Text  counts
0                          CI function          No     513
1                          CI function         Yes     373
2                             bathing?          No    2827
3                             bathing?         Yes     408
4                            dressing?          No    2824
5                            dressing?         Yes     423
6                              feeding          No    2851
7                              feeding         Yes     160
8                         housekeeping          No    2803
9                         housekeeping         Yes     717
10                      preparing food          No    2604
11                      preparing food         Yes     593
12  responsibility for own medications          No    2793
13  responsibility for own medications         Yes     625
14                            shopping          No      35
15                            shopping         Yes      49
16                           toileting          No    2843
17                           toileting         Yes     239
18                        transferring          No    2834
19                        transferring         Yes     904
20                using transportation          No    2816
21                using transportation         Yes     483

第一列数字已经自动添加，实际上我的数据集中没有

这是由该代码创建的条形图。

正如您在条形图中看到的，所有条形图的颜色都相同。x轴也是我刚才说的数字。但是我不想要这个形状。 我想要的是：

我将解释我想对上传到这里的图片做什么更改

而不是0和1。。。在x轴中，它应该描述

问题文本

列。具体而言，x轴上的条形图是：正如我们在数据框中看到的，有两个

CI函数

，一个用于

yes

，另一个用于

No

。我想要

CI函数

而不是0和1，两种不同的颜色一种指向

No

1596

的计数，另一种不同的颜色指向

Yes

1376

下一个项目将是

沐浴？

，同样，一个条指向

17965

，另一个条指向

702

有了这个，我应该有近十个小节，每个小节包含两个小节，就像我在上面放的链接一样彼此粘着

我尝试了各种方法，像上面的链接，但我的没有显示像那样或得到错误

谢谢：）

更新1 当我应用你的代码时：

import matplotlib.pyplot as plt
data.groupby(['Question Text','Answer Text']).sum().unstack().plot(kind='bar')
plt.show()

我得到了这个错误：

  Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/M193053/PycharmProjects/ADL-distribution/test.py", line 52, in <module>
    data.groupby(['Question Text','Answer Text']).sum().unstack().plot(kind='bar')
  File "C:\Users\M193053\Documents\Anaconda3\envs\conda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 2941, in __call__
    sort_columns=sort_columns, **kwds)
  File "C:\Users\M193053\Documents\Anaconda3\envs\conda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 1977, in plot_frame
    **kwds)
  File "C:\Users\M193053\Documents\Anaconda3\envs\conda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 1804, in _plot
    plot_obj.generate()
  File "C:\Users\M193053\Documents\Anaconda3\envs\conda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 258, in generate
    self._compute_plot_data()
  File "C:\Users\M193053\Documents\Anaconda3\envs\conda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 373, in _compute_plot_data
    'plot'.format(numeric_data.__class__.__name__))
TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot

对我来说，这样似乎还可以：

但应用两个groupby似乎不合逻辑。正因为如此，我还不确定该怎么办。 泰克斯：花时间：）

更新两个

这是我的数据帧，由以下代码获得：

grouped = data.groupby(['Question Text','Answer Text']).size().reset_index(name='counts')

import matplotlib.pyplot as plt
grouped.groupby(['Question Text','Answer Text']).sum().unstack().plot(kind='bar')
plt.show()

grouped = data.groupby(['Question Text','Answer Text']).size().reset_index(name='counts')

0                          CI function          No     513
1                          CI function         Yes     373
2                             bathing?          No    2827
3                             bathing?         Yes     408
4                            dressing?          No    2824
5                            dressing?         Yes     423
6                              feeding          No    2851
7                              feeding         Yes     160
8                         housekeeping          No    2803
9                         housekeeping         Yes     717
10                      preparing food          No    2604
11                      preparing food         Yes     593
12  responsibility for own medications          No    2793
13  responsibility for own medications         Yes     625
14                            shopping          No      35
15                            shopping         Yes      49
16                           toileting          No    2843
17                           toileting         Yes     239
18                        transferring          No    2834
19                        transferring         Yes     904
20                using transportation          No    2816
21                using transportation         Yes     483

这是数据帧，由你的代码和我的代码组合而成：

grouped = data.groupby(['Question Text','Answer Text']).size().reset_index(name='counts')
print(grouped)
import matplotlib.pyplot as plt
final = grouped.groupby(['Question Text','Answer Text']).sum()
print(final)


Question Text                      Answer Text        
CI function                        No              513
                                   Yes             373
bathing?                           No             2827
                                   Yes             408
dressing?                          No             2824
                                   Yes             423
feeding                            No             2851
                                   Yes             160
housekeeping                       No             2803
                                   Yes             717
preparing food                     No             2604
                                   Yes             593
responsibility for own medications No             2793
                                   Yes             625
shopping                           No               35
                                   Yes              49
toileting                          No             2843
                                   Yes             239
transferring                       No             2834
                                   Yes             904
using transportation               No             2816
                                   Yes             483

更新3

原始数据帧有200000行，如下所示：

1                             bathing?          No       3529933
2                            dressing?          No       3529933
3                              feeding          No       3529933
4                         housekeeping          No       3529933
5   responsibility for own medications          No       3529933
6                 using transportation          No       3529933
7                            toileting          No       3529933
8                         transferring          No       3529933
10                      preparing food          No       3529933
11                            bathing?         NaN       2864155
12                           dressing?         NaN       2864155
13                             feeding         NaN       2864155
14                        housekeeping         NaN       2864155
15  responsibility for own medications         NaN       2864155
16                           toileting         NaN       2864155
17                        transferring         NaN       2864155
19                      preparing food         NaN       2864155
20                using transportation         Yes       2864155
21                            bathing?         NaN       2921299
22                           dressing?         NaN       2921299

您可以这样做（

df

是您编写的数据帧）：

输出： 也可以通过以下方式旋转xlabel：

names = ["Clinic Number","Question Text","Answer Text","Answer Date","Class"]
data = pd.read_csv('ADLCI.csv', names = names)

plt.xticks(rotation=45)

---

但我建议您将标签缩短，以使其更加清晰

评论不用于扩展讨论；这段对话已经结束。