matplotlibの横向き棒グラフ(barh)で軸の並び順を統一したい

実現したいこと

matplotlibを使用して横向きの棒グラフを描画し、３種類のデータフレームのデータを重ね合わせて表示したいです。

発生している問題

縦軸を日時にしているのですが、実行結果を日時の昇順若しくは降順に統一したいのですが、現在のソースでは実行結果で日時の並びがソートされません。

該当のソースコード

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df1 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:00:00', 80],
                    ['2020-01-01 12:02:00', 60],
                    ['2020-01-01 12:03:00', 40],
                    ['2020-01-01 12:04:00', 20],
                    ['2020-01-01 12:05:00', 5]])

df2 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:03:00', 180],
                    ['2020-01-01 12:07:00', 160],
                    ['2020-01-01 12:09:00', 140],
                    ['2020-01-01 12:11:00', 120],
                    ['2020-01-01 12:05:00', 15]])

df3 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:02:00', 40],
                    ['2020-01-01 12:04:00', 30],
                    ['2020-01-01 12:06:00', 20],
                    ['2020-01-01 12:08:00', 10],
                    ['2020-01-01 12:10:00', 3]])

df1.columns = ['time', 'count']
df2.columns = ['time', 'count']
df3.columns = ['time', 'count']

df1 = df1.set_index('time')
df2 = df2.set_index('time')
df3 = df3.set_index('time')

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.barh(df1.index, df1['count'], color='red', alpha=0.2)
ax.barh(df2.index, df2['count'], color='blue', alpha=0.2)
ax.barh(df3.index, df3['count'], color='green', alpha=0.2)

実行結果

試したこと

・set_index()を実行する前にsort_values('time)を実行し、事前に個々のデータをソートしましたが、実行結果は特に変わらずという状況です。

・次にtimeが文字列型になっていることで大小関係が判断出来ず、並び順が統一されないのでは無いかと思い、データフレーム生成時にとしたところ、全く想定外の画像が出力されました。。。

df1 = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2020-01-01 12:00:00'), 80],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:02:00'), 60],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:03:00'), 40],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:04:00'), 20],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:05:00'), 5]])

df2 = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2020-01-01 12:03:00'), 180],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:07:00'), 160],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:09:00'), 140],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:11:00'), 120],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:05:00'), 15]])

df3 = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2020-01-01 12:02:00'), 40],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:04:00'), 30],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:06:00'), 20],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:08:00'), 10],
                    [pd.to_datetime('2020-01-01 12:10:00'), 3]])

何かお気づきの点がございましたら、ご回答いただけると幸いです。

行動規範の内容に同意します

回答2件

Python
1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3
4df1 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:00:00', 80],
5                    ['2020-01-01 12:02:00', 60],
6                    ['2020-01-01 12:03:00', 40],
7                    ['2020-01-01 12:04:00', 20],
8                    ['2020-01-01 12:05:00', 5]])
9
10df2 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:03:00', 180],
11                    ['2020-01-01 12:07:00', 160],
12                    ['2020-01-01 12:09:00', 140],
13                    ['2020-01-01 12:11:00', 120],
14                    ['2020-01-01 12:05:00', 15]])
15
16df3 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:02:00', 40],
17                    ['2020-01-01 12:04:00', 30],
18                    ['2020-01-01 12:06:00', 20],
19                    ['2020-01-01 12:08:00', 10],
20                    ['2020-01-01 12:10:00', 3]])
21
22
23# 全フレームの行をマージしたデータフレームを作成
24dfs = [df1,df2,df3]
25s = set()
26for df in dfs:
27    s |= set(df[0])
28dfm = pd.DataFrame({'time':list(s), 'count':[0 for _ in range(len(s))]})
29
30# 各データフレームに全フレームをマージして'time'の昇順で描画
31# count値は'count_x'側に格納されている
32fig, ax = plt.subplots(1, 1)
33for df,c in zip(dfs, list('rgb')):
34    df.columns = ['time', 'count']
35    df = pd.merge(df, dfm, on='time', how='right')
36    df = df.fillna(0)
37    df = df.sort_values('time', ascending=False)
38    df = df.reset_index()
39    ax.barh(df.index, df['count_x'], color=c, tick_label=df['time'], alpha=0.2)
40plt.show()

投稿2020/09/09 12:27

8524ba23

総合スコア38341

echan_pg3516

2020/09/10 13:02

ソースの提示ありがとうございます。質問の内容とは関係ありませんが、list('rgb')としてグラフの色をループさせる書き方が非常に勉強になりました。

行動規範の内容に同意します

ベストアンサー

python
1import pandas as pd
2
3df1 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:00:00', 80],
4                    ['2020-01-01 12:02:00', 60],
5                    ['2020-01-01 12:03:00', 40],
6                    ['2020-01-01 12:04:00', 20],
7                    ['2020-01-01 12:05:00', 5]])
8
9df2 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:03:00', 180],
10                    ['2020-01-01 12:07:00', 160],
11                    ['2020-01-01 12:09:00', 140],
12                    ['2020-01-01 12:11:00', 120],
13                    ['2020-01-01 12:05:00', 15]])
14
15df3 = pd.DataFrame([['2020-01-01 12:02:00', 40],
16                    ['2020-01-01 12:04:00', 30],
17                    ['2020-01-01 12:06:00', 20],
18                    ['2020-01-01 12:08:00', 10],
19                    ['2020-01-01 12:10:00', 3]])
20
21df1.columns = ['time', 'count']
22df2.columns = ['time', 'count']
23df3.columns = ['time', 'count']
24
25df = pd.merge(df1, df2['time'], how='outer').merge(df3['time'], how='outer')
26df = df.fillna(0)
27df = df.sort_values('time')
28
29df = df.set_index('time')
30df2 = df2.set_index('time')
31df3 = df3.set_index('time')
32
33fig, ax = plt.subplots(1, 1)
34ax.barh(df.index, df['count'], color='red', alpha=0.2)
35ax.barh(df2.index, df2['count'], color='blue', alpha=0.2)
36ax.barh(df3.index, df3['count'], color='green', alpha=0.2)

投稿2020/09/09 12:01

meg_

総合スコア10760

echan_pg3516

2020/09/10 13:00

ご回答ありがとうございます。下記の全ての時間帯のデータをもつデータフレームを作成するという考えがなく、全く違う方向に考えが及んでいたため非常に助かりました。 ``` df = pd.merge(df1, df2['time'], how='outer').merge(df3['time'], how='outer') df = df.fillna(0) ```

行動規範の内容に同意します

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