pandasとmatplotlibで複数のデータフレームから積み上げ棒グラフを作成したい。

pandasでデータフレームを複数作成し、matplotlibで作図したいと考えています。

実現したい内容

丁度以下の2枚の画像を合体し、プラスとマイナスを-20,000～20,000の範囲で、凡例を表示した画像にしたいです。

同じaxに対して、.barをすれば良いのでは？という考えでコードを記載しましたが、以下のError文で弾かれてしまいます。
今後表の微調整も行いたいので、できればオブジェクト指向で作成したいなと考えています。

以下サンプルとしてご利用ください。

Error文
1TypeError: 'AxesSubplot' object is not subscriptable

python
1import pandas as pd
2from io import StringIO
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5# テストデータ
6s = """列1,trade_date,product_class,instrument_id,instrument,broker_code,broker_name,item,volume
712,20220606,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,181.0
838,20220606,A,90018,A 2209,11560,G,SELL,1.0
956,20220606,AA,60019,AA 2206,11560,G,SELL,395.0
1084,20220606,B,60005,B 2206,11560,G,SELL,1895.0
11103,20220606,B,90005,B 2209,11560,G,SELL,1179.0
128282,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,BUY,153.0
1356,20220606,AA,60019,AA 2206,11560,G,BUY,395.0
148282,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,153.0
158305,20220531,AA,10019,AA 2206,11560,G,SELL,8129.0
168345,20220531,B,10005,BB 2206,11560,G,SELL,5708.0
178638,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,556.0
188662,20220531,B,60005,B 2206,11560,G,SELL,5862.0
199995,20220606,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,50.00
209996,20220606,AA,90018,AA 2209,11560,G,BUY,150.00"""
21df = pd.read_csv(StringIO(s), dtype={'trade_date':str})
22
23#データフレームに計算式を入れる
24
25df.loc[df['item']=='SELL', 'volume'] *= -1
26df.loc[df['product_class']=='AA', 'volume'] *= 0.1
27
28df_1 = df[(df['product_class']=='AA') | (df['product_class']=='A')]
29df_1 = df[(df['product_class']=='AA') | (df['product_class']=='A')]
30
31input_csv_GOLD_BUY =df_1[df_1["item"] == "BUY"]
32
33input_csv_GOLD_SELL =df_1[df_1["item"] == "SELL"]
34
35df_BUY = input_csv_GOLD_BUY.groupby(['trade_date', 'instrument'])['volume'].sum().unstack('instrument').plot(kind='bar', stacked=True)
36df_SELL = input_csv_GOLD_SELL.groupby(['trade_date', 'instrument'])['volume'].sum().unstack('instrument').plot(kind='bar', stacked=True)
37

以上、よろしくお願い致します。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

python
1from matplotlib import colors as mc
2inst = df_1['instrument'].drop_duplicates().sort_values().values
3colors = dict(zip(inst, mc.TABLEAU_COLORS))
4ax = input_csv_GOLD_BUY.groupby(['trade_date', 'instrument'])['volume'].sum().unstack('instrument').plot(kind='bar', stacked=True, color=colors)
5input_csv_GOLD_SELL.groupby(['trade_date', 'instrument'])['volume'].sum().unstack('instrument').plot(kind='bar', stacked=True, color=colors, ax=ax)
6
7handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
8legend = sorted(zip(handles, labels), key=lambda t: t[1])
9labels.sort()
10uniq = [(h, l) for i, (h, l) in enumerate(legend) if l not in labels[:i]]
11plt.gca().legend(*zip(*uniq))
12plt.axhline(y=0, linewidth=0.5, color='k')
13
14plt.show()

投稿2022/06/09 06:25

melian

総合スコア21109

karakarakarappo

2022/06/10 12:23

コメント頂きありがとうございます。可能でしたら、以下の部分について詳細をご教授いただけないでしょうか。 ① uniq = [(h, l) for i, (h, l) in enumerate(legend) if l not in labels[:i]] 重複要素の削除をしているのは理解できました。 for文で変数iと(h,l)(英字小文字のえる)を設定し、enumerate()関数を使ったforループでインデックス番号, 要素の順に取得しているように思われます。 if l not in labels[:i]]と記載することで、変数iに重複が出るまでforループを回している、という理解で良いのでしょうか。 ② plt.gca().legend(*zip(*uniq)) .legendで凡例を表示しているのは理解できました。 plt.gca().に関しては、Pyplotインターフェースからオブジェクト指向インターフェースに切り替えるために使っているということで良いのでしょうか。また、アスタリスクがある理由ですが、リストにアスタリスク * を付けて関数に渡しているということでしょうか？uniqのリストの要素をひとつひとつ取り出して、zip関数に(リストを作る関数)アスタリスクを適用させているという理解で間違いないでしょうか。 plt.gca().legend(*uniq)ですと、以下のようにErrorがでますので、そのような思考になりました。 TypeError: legend only accepts two non-keyword arguments 以上、よろしくお願いします。