如何按日期绘制图表，展示每日Is_Correct列False值的占比？

1. 准备示例数据 #

用pandas创建你提供的DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'Date': ['2023-06-01', '2023-06-01', '2023-06-02', '2023-06-02', '2023-06-02'],
    'ID': [1, 1, 2, 2, 2],
    'Count': [12, 1, 15, 10, 1],
    'Is_Correct': [True, False, True, True, False]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 按日期和Is_Correct分组聚合Count总和 #

使用groupby按Date和Is_Correct分组，对Count列求和，得到你需要的中间结果：

grouped_df = df.groupby(['Date', 'Is_Correct'])['Count'].sum().reset_index()

执行后grouped_df的结果如下：

3. 计算每日False值的占比 #

先计算每个日期的总Count，再推导False值的占比：

# 计算每日总Count
daily_total = grouped_df.groupby('Date')['Count'].sum().reset_index(name='Total_Count')
# 合并总Count到分组数据
merged_df = pd.merge(grouped_df, daily_total, on='Date')
# 筛选Is_Correct=False的行，计算占比
false_ratio = merged_df[merged_df['Is_Correct'] == False].copy()
false_ratio['False_Ratio'] = false_ratio['Count'] / false_ratio['Total_Count']

最终false_ratio的结果：

4. 可视化每日False值占比 #

用matplotlib绘制柱状图展示占比：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(false_ratio['Date'], false_ratio['False_Ratio'], color='salmon')
plt.title('每日Is_Correct=False值的占比')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('False值占比')
plt.ylim(0, max(false_ratio['False_Ratio']) * 1.2)  # 调整y轴范围，提升可读性
# 在柱子上方标注具体百分比
for i, ratio in enumerate(false_ratio['False_Ratio']):
    plt.text(i, ratio + 0.005, f'{ratio:.2%}', ha='center')

plt.show()

这段代码会生成柱状图，清晰展示每日False值的占比情况，同时标注具体百分比数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者toy