如何根据计数制作水平堆叠的历史图？

Question

我有一个 df，它代表 3 个时间点（1hr、2hr 和 3hr）的三种状态（S1、S2、S3）。我想显示状态的堆积条形图，但堆栈是不连续的或至少不是累积的。如何在 Seaborn 中解决此问题？重要的是，时间位于 y 轴，状态计数位于 x 轴。

下面是一些代码。

data = [[3, 2, 18],[4, 13, 6], [1, 2, 20]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['S1',  'S2', 'S3'])
df = df.reset_index().rename(columns = {'index':'Time'})
melt = pd.melt(df, id_vars = 'Time')

plt.figure()
sns.histplot(data = melt,x = 'value', y = 'Time', bins = 3, hue = 'variable', multiple="stack")

编辑： 这就是我正在寻找的东西，我希望这能给你一个想法。请忽略框之间比例的差异...

Answer 1

如果我正确理解，我认为您要使用value作为权重：

sns.histplot(
    data=melt, y='Time', hue='variable', weights='value',
    multiple='stack', shrink=0.8, discrete=True,
)

< img src =“ https://i.sstatic.net/mbo7k.png” alt =“在此处输入图像说明”>

Answer 2

这在seaborn 中相当困难，因为它本身不支持堆叠条。您可以使用 pandas 的内置绘图，或尝试使用绘图表达。

data = [[3, 2, 18],[4, 13, 6], [1, 2, 20]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['S1',  'S2', 'S3'])
df = df.reset_index().rename(columns = {'index':'Time'})
# so your y starts at 1
df.Time+=1

melt = pd.melt(df, id_vars = 'Time')
# so y isn't treated as continuous
melt.Time = melt.Time.astype('str')

熊猫可以做到这一点，但将标签放在那里有点痛苦。四处看看，看看该怎么做。

df.set_index('Time').plot(kind='barh', stacked=True)

Plotly 让它更容易：

import plotly.express as px
px.bar(melt, x='value', y='Time', color='variable', orientation='h', text='value')