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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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1回答

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割り当てたカテゴリーのカウント数を使った積み上げ棒グラフができないので助けてください

teruterungy

総合スコア2

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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投稿2022/05/26 11:12

編集2022/06/01 07:53

以下のデータについて、積み上げ棒グラフにできなくて困っています

言語はPythonになります
Jupyter notebookを使いデータの整理とグラフ化をしようとしているのですが、特定のカラムを使った積み上げ棒グラフができません

グラフ化したいことは、df['from_path'] のユニークな要素を横軸に、df['from_path'] のユニークな要素に含まれるdf['path']のカウントとなっています

例:from_A2に含まれるA2_to_A1, A2_to_A2 , A2_to_A3、それぞれのカウント数の積み上げ棒グラフ

やり方は色々と調べてみましたが、カテゴリーのカウント数をグラフにする場合はどうすればいいのかわかりませんでした

以下のグラフを、y軸に積み上げたモノが作れません

カラムの説明
df['path']は文字列からなるカテゴリー(グループ?)で9種あります

df['from_path'] df['path']のカテゴリーを更に3つに分類したものです(先頭の2文字のタイプで分類)

初めての質問であるため失礼があるかもしれませんが、どうぞよろしくお願いいたします

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python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3from matplotlib import pyplot as plt 4 5# generate data for test 6path = [f'A{i+1}_to_A{j+1}' for i in range(3) for j in range(3)] 7N = 1000 8path = np.random.choice(path, N) 9from_path = [f'from_{p[:2]}' for p in path] 10df = pd.DataFrame({'path': path, 'from_path': from_path}) 11 12# bar plot 13df.groupby('from_path')['path'].value_counts().sort_index().unstack()\ 14 .plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(9, 6)) 15 16plt.xticks(rotation=0) 17plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) 18plt.tight_layout() 19plt.show()

イメージ説明

投稿2022/05/26 18:43

編集2022/05/26 18:45
melian

総合スコア19791

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teruterungy

2022/05/27 05:22

ありがとうございます!!! 本当にありがとうございます!! 昨日6時間程試行錯誤してできなかったため頭パンクしてましたが、お陰様で何とかなりそうです 心から感謝いたします また、元のデータを表なり、csvなりで用意しておいた方が良かったみたいですね 以後気をつけます
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