求助：用Python绘制两类按月统计的降序柱状图

数据处理与统计计算 #

假设你的数据存储在pandas.DataFrame中，包含日期列（如date）和数值列A。先完成按月统计与排序：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据（替换为你的真实数据即可）
data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', periods=1000),
    'A': pd.np.random.randn(1000)  # 随机生成正负值模拟A列数据
})

# 将日期转换为"YYYY-MM"格式的月份字符串
data['month'] = data['date'].dt.to_period('M').astype(str)

# 按月分组统计两个指标：观测值总数、A值大于0的数量
monthly_stats = data.groupby('month').agg(
    total_observations=('A', 'count'),
    positive_A=('A', lambda x: (x > 0).sum())
).reset_index()

# 按观测值总数降序排序，实现柱状图的降序展示
monthly_stats_sorted = monthly_stats.sort_values(by='total_observations', ascending=False)

绘制降序双柱状图 #

用matplotlib绘制并排柱状图，确保x轴按排序后的月份展示：

# 设置柱子宽度，避免两个柱子重叠
bar_width = 0.35
x = range(len(monthly_stats_sorted))

plt.figure(figsize=(12, 6))

# 绘制两个柱状系列
plt.bar([i - bar_width/2 for i in x], monthly_stats_sorted['total_observations'], 
        width=bar_width, label='观测值总数')
plt.bar([i + bar_width/2 for i in x], monthly_stats_sorted['positive_A'], 
        width=bar_width, label='A>0的观测值数量')

# 设置x轴标签为排序后的月份，旋转45度避免重叠
plt.xticks(x, monthly_stats_sorted['month'], rotation=45)

# 添加图表元素
plt.title('按月统计观测值（降序）')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('数量')
plt.legend()

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

关键说明 #

• 日期转换：通过dt.to_period('M')将日期转为月份周期，保证按月分组的准确性
• 降序逻辑：对统计结果按total_observations降序排列，直接决定柱状图的展示顺序
• 并排柱子：通过调整x轴位置i ± bar_width/2实现两个柱子左右错开，提升可读性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shahzad