Python数据分析：如何合并两个.groupby()生成的.barh()条形图？

作为Python数据分析认证期末项目的新手，我需要合并两个通过groupby()和plot.barh()生成的水平条形图：

求和的绘图代码：

day_df.groupby(by = ["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt" : "sum"}).plot.barh()

求均值的绘图代码：

day_df.groupby(by = ["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt" : "mean"}).plot.barh()

我尝试了以下代码但无法运行：

#Defining Variables
day_mean_dataframe = pd.DataFrame(day_df.groupby(by = ["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt" : "mean"}))
day_sum_dataframe = pd.DataFrame(day_df.groupby(by = ["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt" : "sum"}))

r1 = np.arange(6)
width1 = 0.5
 
# Creating the subplot
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(r1, day_mean_dataframe["yr", "season", "weathersit"], width = width1)
plt.bar(r1 + width1, day_sum_dataframe["yr", "season", "weathersit"], width = width1)
 
 
# Displaying the plot
plt.show()

解决方案 #

步骤1：合并数据到同一个DataFrame

先一次性计算cnt的总和与均值，避免重复分组操作，同时把分组索引转为普通列：

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

# 一次性计算sum和mean，并重置索引
combined_df = day_df.groupby(["yr", "season", "weathersit"])["cnt"].agg(["sum", "mean"]).reset_index()

步骤2：生成易读的分组标签

把三个分组列合并成字符串标签，方便在图表y轴显示：

combined_df["group_label"] = combined_df.apply(
    lambda row: f"Year:{row['yr']} | Season:{row['season']} | Weather:{row['weathersit']}",
    axis=1
)

步骤3：绘制并排水平条形图

使用matplotlib绘制两组水平条形，调整位置实现并排效果：

bar_height = 0.35  # 水平条形的高度
y_pos = np.arange(len(combined_df))  # y轴位置索引

plt.figure(figsize=(12, 8))

# 绘制总和条形
plt.barh(y_pos - bar_height/2, combined_df["sum"], height=bar_height, label="Total cnt", color="#1f77b4")
# 绘制均值条形
plt.barh(y_pos + bar_height/2, combined_df["mean"], height=bar_height, label="Average cnt", color="#ff7f0e")

# 设置y轴标签、标题和图例
plt.yticks(y_pos, combined_df["group_label"])
plt.title("Total vs Average Bike Rentals by Year, Season and Weather", fontsize=14)
plt.xlabel("Number of Rentals", fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)

# 调整布局，防止标签被截断
plt.tight_layout()
plt.show()

原代码问题说明 #

1. 索引列访问错误：day_mean_dataframe["yr", "season", "weathersit"]是错误的，因为这三个是分组后的索引，不是DataFrame的列，需要用reset_index()转为普通列才能访问。
2. 固定y轴数量：r1 = np.arange(6)假设分组数固定为6，但实际分组数可能随数据变化，应该根据combined_df的长度动态生成。
3. 子图使用错误：plt.subplot(1,2,2)只创建了第二个子图，且你的需求是合并为并排条形，不是分开展示两个子图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Connor857