条形图大熊猫数据帧与背景虚化

Question

我有以下DF：

  [A  B  C   D 
1Q18  6.9 0.0  25.0  9.9 
2Q17  NaN NaN  NaN  NaN 
2Q18  7.1 0.0  25.0  4.1 
3Q17  NaN NaN  NaN  NaN 
3Q18  7.3 0.0  25.0  5.3 
4Q17  NaN NaN  NaN  NaN 
4Q18  7.0 0.0  25.0  8.3] 

我想获得的曲线图，如

我第一次尝试与酒吧（DF），但它只是图中的第一列

p=Bar(df) 
show(p) 

我也试过：

p=Bar(popo, values=["A","B"]) 
show(p) 
>raise ValueError("expected an element of either %s, got %r" % (nice_join(self.type_params), value)) 
ValueError: expected an element of either Column(Float) or Column(String), got array([[ 6.9, 0. ]]) 

预先感谢您让我什么，我做错了

欢呼

Answer 1

在[散景0.12.6+]可以使用visual dodge：

from bokeh.core.properties import value 
from bokeh.io import show, output_file 
from bokeh.models import ColumnDataSource 
from bokeh.plotting import figure 
from bokeh.transform import dodge 

df.index = df.index.str.split('Q', expand=True) 
df = df.sort_index(level=[1,0]) 
df.index = df.index.map('Q'.join) 

#remove all NaNs, because not supported plotting 
df = df.dropna() 
print (df) 
     A B  C D 
1Q18 6.9 0.0 25.0 9.9 
2Q18 7.1 0.0 25.0 4.1 
3Q18 7.3 0.0 25.0 5.3 
4Q18 7.0 0.0 25.0 8.3 

---

output_file("dodged_bars.html") 

df = df.reset_index().rename(columns={'index':'qrange'}) 
data = df.to_dict(orient='list') 
idx = df['qrange'].tolist() 

source = ColumnDataSource(data=data) 

p = figure(x_range=idx, y_range=(0, df[['A','B','C','D']].values.max() + 5), 
      plot_height=250, title="Report", 
      toolbar_location=None, tools="") 

p.vbar(x=dodge('qrange', -0.3, range=p.x_range), top='A', width=0.2, source=source, 
     color="#c9d9d3", legend=value("A")) 

p.vbar(x=dodge('qrange', -0.1, range=p.x_range), top='B', width=0.2, source=source, 
     color="#718dbf", legend=value("B")) 

p.vbar(x=dodge('qrange', 0.1, range=p.x_range), top='C', width=0.2, source=source, 
     color="#e84d60", legend=value("C")) 

p.vbar(x=dodge('qrange', 0.3, range=p.x_range), top='D', width=0.2, source=source, 
     color="#ddb7b1", legend=value("D")) 


p.x_range.range_padding = 0.2 
p.xgrid.grid_line_color = None 
p.legend.location = "top_left" 
p.legend.orientation = "horizontal" 

show(p) 

---

Answer 2

您的数据转动，所以我unpivot操作它，然后去与Bar情节，希望这是你所需要的：

a = [6.9, np.nan, 7.1, np.nan, 7.3, np.nan, 7.0] 
b = [0.0, np.nan, 0.0, np.nan, 0.0, np.nan, 0.0] 
c = [25.0, np.nan, 25.0, np.nan, 25.0, np.nan, 25.0] 
d = [9.9, np.nan, 4.1, np.nan, 5.3, np.nan, 8.3] 

df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c, 'D': d}, index =['1Q18', '2Q17', '2Q18', '3Q17', '3Q18', '4Q17', '4Q18']) 
df.reset_index(inplace=True) 
df = pd.melt(df, id_vars='index').dropna().set_index('index') 
p = Bar(df, values='value', group='variable') 
show(p)