Python 这是指未堆叠的数据，然后将其绘制为水平堆叠条形图

我有一个这样的数据集

Category    Date    Score_1     Score_2     Level   
A       1/1/2020    130         145     Excellent
A       1/5/2020    145         148     Excellent
C       1/2/2020    107         109     Need-Improvement
B       1/1/2020    125         128     Good
C       1/7/2020    105         107     Need-Improvement
B       1/2/2020    127         117     Good
A       1/12/2020   117         126     Good
C       1/12/2020   123         124     Good

数据集-2

Category    Mean    Excellent(%)  Good(%)   Need-Improvement(%)
A          130.6    66.67         33.33     0
B          126      0             100       0
C          111.6    0             66.67     33.33

我想从dataset1创建一个dataset-2，方法是创建mean from score_1值，创建级别值作为列，并查找每个类别和级别的百分比值。 为此我写了

Df_90=pd.DataFrame()
Df_90["Mean"]=df.groupby('Category')["Score_1"].mean()
Df_90=D_90.reset_index()

这只实现了第一个目标，而没有取消。就这样在下面试过了

df.groupby('Category')["Score_1"].mean().unstack('Level').head()

这引发了一个错误 KeyError:'请求的级别（级别）与索引名称（类别）不匹配'

---

然后将图形绘制为每个类别的水平条形图，并按级别值以百分比进行堆叠。平均值决定了杆的长度，而堆叠的杆成为其中的水平百分比。

您可以分别聚合平均值和水平频率，然后将它们组合在一起：

mean_score=df.groupby（'Category'）.agg（平均值=（'score_1'，'mean'））
级别\频率=(
df.groupby（['Category']））
['Level'].值\u计数（normalize=True）
穆尔先生（100）
.取消堆叠（填充值=0）
.重命名_轴（列=无）
.add后缀（“（）”
)
结果=局部放电浓度（[平均得分，频率等级]，轴=1）

谢谢，但无法使用result=result.reset_index（）result.plot.barh（x=“Category”，y=“Mean”，stacked=True，title='Scores'）进行绘图。不确定如何使用level\u frekstacking

Mean进行堆叠，因为这不是性能类别，所以没有意义。您应该只堆叠需要改进/良好/优秀的列：
result.drop（columns='Mean'）.plot.barh（stacked=True）
是的，您是对的，我希望将level_freq（需要改进/良好/优秀）堆叠起来，但我希望平均值指示条的长度。百分比显示在堆栈中