基于Pandas开发按城市分组的多柱状图数组技术问询

没问题，我帮你把之前两次尝试的功能结合起来——给每个城市生成独立的柱状图，X轴用7个工作日×3个时段的21种组合，Y轴严格锁定70-210的计数值范围。下面是完整的可运行方案：

步骤1：准备示例数据（可替换为你的真实数据） #

首先构造一个符合需求的数据集，包含城市、工作日、时段和计数值四个字段：

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

# 构造基础维度
cities = ["北京", "上海", "广州"]
weekdays = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]
time_slots = ["早高峰", "午间", "晚高峰"]

# 生成示例数据
data = []
for city in cities:
    for day in weekdays:
        for slot in time_slots:
            # 生成70-210之间的随机计数值
            count = np.random.randint(70, 211)
            data.append({"城市": city, "工作日": day, "时段": slot, "计数值": count})

df = pd.DataFrame(data)

步骤2：数据预处理（合并X轴标签） #

把工作日和时段合并成一个新字段，作为每个柱状条的X轴标签，比如周一-早高峰：

# 合并工作日和时段为X轴标签
df["X轴标签"] = df["工作日"] + "-" + df["时段"]

# 确保X轴按工作日+时段的顺序排列（避免乱序）
# 先定义固定顺序，再设置为分类类型
ordered_labels = [f"{day}-{slot}" for day in weekdays for slot in time_slots]
df["X轴标签"] = pd.Categorical(df["X轴标签"], categories=ordered_labels, ordered=True)

步骤3：按城市分组生成图表数组 #

遍历每个城市的数据，为每个城市单独绘制柱状图，同时设置Y轴范围和X轴样式：

# 设置图表整体风格
plt.style.use("seaborn-v0_8")

# 按城市分组循环绘图
for city, group_df in df.groupby("城市"):
    # 创建新的图表对象
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    
    # 绘制柱状图
    ax.bar(group_df["X轴标签"], group_df["计数值"], color="#2ecc71")
    
    # 设置Y轴范围为70-210
    ax.set_ylim(70, 210)
    
    # 设置图表标题和轴标签
    ax.set_title(f"{city} 各工作日时段计数值分布", fontsize=14, pad=20)
    ax.set_xlabel("工作日-时段组合", fontsize=12)
    ax.set_ylabel("计数值", fontsize=12)
    
    # 旋转X轴标签，避免重叠
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    
    # 调整布局，防止标签被截断
    plt.tight_layout()
    
    # 显示图表（如果要保存可以用plt.savefig(f"{city}_柱状图.png")）
    plt.show()

关键功能说明 #

• X轴组合逻辑：通过分类类型pd.Categorical强制X轴按工作日+时段的固定顺序排列，保证21个柱状条的顺序正确。
• Y轴范围锁定：用ax.set_ylim(70, 210)严格限制Y轴显示区间，符合你的需求。
• 按城市生成独立图表：利用groupby遍历每个城市的子数据集，为每个城市创建单独的图表对象，实现“图表数组”的效果。
• 样式优化：旋转X轴标签、调整图表尺寸、设置配色，提升图表可读性。

如果你的真实数据字段名和示例不同，只需要替换代码中对应的字段（比如把城市换成city，计数值换成count）即可轻松适配～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Calculus