Python实现单图多柱状图：按列总和与非零值数量分组绘制

步骤1：导入所需库 #

首先导入数据处理和绘图的核心库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：创建目标DataFrame #

按照题目给出的结构生成数据集：

df2 = pd.DataFrame({'URL': ['A','B','C','D','E','F'],
                    'X': [5,0,7,1,0,6],
                    'Y': [21,0,4,7,9,0],
                    'Z':[11,0,8,4,0,0]})

步骤3：计算统计指标 #

针对X、Y、Z三列，分别计算数值总和和非零值数量：

# 指定需要统计的列
target_cols = ['X', 'Y', 'Z']

# 计算每列的数值总和
col_sums = df2[target_cols].sum()
# 计算每列的非零值数量（用ne(0)生成布尔数组，sum统计True的数量）
non_zero_counts = df2[target_cols].ne(0).sum()

# 将统计结果整理成结构化DataFrame
stats_df = pd.DataFrame({'总和': col_sums, '非零值数量': non_zero_counts})

步骤4：绘制分组柱状图 #

使用matplotlib绘制分组柱状图，每个类别对应两个对比柱子：

# 设置柱子宽度
bar_width = 0.35
# 设置x轴刻度位置
x_positions = range(len(target_cols))

# 创建绘图画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# 绘制"总和"系列柱子
bars_sum = ax.bar([pos - bar_width/2 for pos in x_positions], 
                  stats_df['总和'], width=bar_width, label='总和')
# 绘制"非零值数量"系列柱子
bars_count = ax.bar([pos + bar_width/2 for pos in x_positions], 
                    stats_df['非零值数量'], width=bar_width, label='非零值数量')

# 为每个柱子添加数值标签
for bar in bars_sum:
    height = bar.get_height()
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
            f'{int(height)}', ha='center', va='bottom')
for bar in bars_count:
    height = bar.get_height()
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
            f'{int(height)}', ha='center', va='bottom')

# 设置图表标签与标题
ax.set_xlabel('类别')
ax.set_ylabel('统计值')
ax.set_title('X/Y/Z列的总和与非零值数量对比')
# 设置x轴刻度名称
ax.set_xticks(x_positions)
ax.set_xticklabels(target_cols)
# 添加图例
ax.legend()

# 调整布局并显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()

效果说明 #

运行代码后会生成符合需求的分组柱状图：

• X轴为X、Y、Z三个类别
• 每个类别下的两个柱子分别展示该列的数值总和与非零值数量
• 柱子上方标注具体数值，直观呈现统计结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZA09