Python 如何在DataFrame数据透视表的Matplotlib线图中显示更多类别？

我有一个Excel文件，其中包含至少两列变量的对象行：一列用于年份，一列用于类别。类别变量中有22种类型

到目前为止，我可以将Excel文件读入数据框，并应用透视表来显示每年每个类别的计数。我还可以按类别绘制这些年度计数。然而，当我这样做时，22个类别中只有4个被绘制如何指示Matplotlib显示22个类别中每个类别的打印线和标签？

这是我的密码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as plt
df = pd.read_excel("table_merged.xlsx", sheet_name="records", encoding="utf8")
df.pivot_table(index="year", columns="category", values="y_m_d", aggfunc=np.count_nonzero, fill_value="0").plot(figsize=(10,10))

我检查了matplotlib的

plot（）

。唯一一个似乎与我试图实现的目标有着千丝万缕联系的参数是

markevery（）

，但它产生了错误“位置参数跟随关键字参数”，因此它似乎不正确。我成功地使用了其他几个参数，比如虚线等等

这是数据帧

以下是matplotlib生成的结果图

以下是在Excel中绘制的相同数据。我正在尝试使用matplotlib绘制类似的图

解决方案

• 将

  pivot（…，fill_value=“0”）

  更改为

  pivot（…，fill_value=0）

  ，所有类别都显示在图中，如上所述。在原始图中，显示的四个类别是22个类别中任何一年都没有0值的唯一类别。这就是它们被展示的原因。matplotlib忽略了任何具有“0”值的类别
• 一个更简单、更好的解决方案是

  pd.crosstab（df['year']，df['category']）

  而不是我上面的第5行

---

这个问题来自于pivot，很可能您不需要它，因为您只是将年份和类别列表。y-m-d列根本没有用处

请尝试以下操作：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'year':np.random.randint(2008,2020,1000),
                   'category':np.random.choice(np.arange(10),size=1000,p=np.arange(10)/sum(np.arange(10))),
                   'y_m_d':np.random.choice(['a','b','c'],1000)})

pd.crosstab(df['year'],df['category']).plot()

查看您的代码，错误来自：

pivot(...,fill_value="0")

---

您正在填充字符串“0”，这会将列更改为其他内容，matplotlib将忽略该列。它应该是

fill\u value=0

，虽然方法非常复杂，但它还是会起作用的。

这个问题与轴有关，很可能您不需要它，因为您只是将年份和类别制成表格。y-m-d列根本没有用处

请尝试以下操作：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'year':np.random.randint(2008,2020,1000),
                   'category':np.random.choice(np.arange(10),size=1000,p=np.arange(10)/sum(np.arange(10))),
                   'y_m_d':np.random.choice(['a','b','c'],1000)})

pd.crosstab(df['year'],df['category']).plot()

查看您的代码，错误来自：

pivot(...,fill_value="0")

您正在填充字符串“0”，这会将列更改为其他内容，matplotlib将忽略该列。它应该是

fill\u value=0

，它会起作用，尽管将

pivot（…，fill\u value=“0”）

更改为

pivot（…，fill\u value=0）

会导致所有类别出现。我添加了

y\m\u d

以将交叉表约束到单个列。如果我删除

values=“y\u m\u d”

它会为表格中的每一列绘制额外的行，列出年份和类别。很明显，我做得不好<代码>pd.交叉表（df['year']，df['category']）简单地生成所需的结果。谢谢，我计划阅读交叉表。将

pivot（…，fill\u value=“0”）

更改为

pivot（…，fill\u value=0）

会导致所有类别出现。我添加了

y\m\u d

以将交叉表约束到单个列。如果我删除

values=“y\u m\u d”

它会为表格中的每一列绘制额外的行，列出年份和类别。很明显，我做得不好<代码>pd.交叉表（df['year']，df['category']）简单地生成所需的结果。谢谢，我打算读一下交叉表。