列名作为分类值时如何画出统计图

本文介绍如何在润乾报表中使用列名作为分类值绘制统计图,通过list()函数实现列名集合化,case()函数确保系列值与列名正确匹配。

一般来说,在报表中设计的统计图要用到两个变量值,一个是分类值,一般是统计中的横轴,还有一个就是系列值,相应的就是统计图中的纵轴。绝大多数情况下,分类值与系列值都是来源于表中的数据,也就是说,统计图是基于数据库表中的记录来设计器的,例如下面这个统计图:

一般会来自于这样的数据:

但是,有时会遇到下面这样的数据:

显然,如果还需要做出前面的统计图,那么分类值和系列值就需要使用数据库中的列名也就是字段名了。说实话,小编以前看到这种数据除了摇头,也就是想办法重新设计一张数据表,把所有列名存入一个字段,然后再进行数据转换和导入了。不是小编无能,没办法直接用这些数据画出统计图,实在是因为列名与列名之间都是独立的个体,并没有一个整体的概念,所以也就没有办法表示出对应的占比情况了。但是修改数据库这种操作往往用户是极不愿意接受的,那么,这种统计图就做不了了吗?

现在,经过技能升级的小编可以负责任地告诉你,润乾报表完全可以不修改数据表就搞定问题!

还是用上图的数据和图表来展示一下润乾报表的这个秘技:

首先, 设计报表模板:

其中:

A1:= ds1.select(设备类型),扩展方向为横向。

A2:=list(“待机时间“,”空转时间“,”加工时间“),扩展方向为横向。

A3:=case(A2,”待机时间“,ds1. 待机时间,”空转时间“,ds1. 空转时间,”加工时间“, ds1. 加工时间)

这里用到了 list()和 case() 函数,是因为系列值实际上是分类轴的一个附属格,而报表画图的时候,只是把分类轴当成集合,系列值是当成一个值来画的,所以这里只取了 list 的第一个值。

看一下统计图中的设置:

接下来,保存,看下展现的效果,如下图:

噹噹噹… 一个列名作为分类的统计图报表就完成了。

我们来回顾一下其中遇到的问题和解决的技巧:

1. 列名集合化

【技巧】使用 list() 函数获得一个枚举的数据集合。

2. 系列值正确匹配列名

【技巧】使用 case() 函数使数据与列名匹配。

<think>好的,我现在需要帮用户解决在Python中使用Matplotlib和Seaborn绘制多组数据箱型图的问题。首先,我得回想一下箱型图的基本概念和这两种库的用法。 用户提到的是多组数据,所以应该需要同时展示多个箱型图在同一图表中。Matplotlib和Seaborn都可以做到这一点,但方法可能不同。我需要分别考虑这两个库的实现方式。 首先,Matplotlib方面,我记得plt.boxplot()函数可以接受多个数据集作为参数。比如,如果数据是多个列表组成的列表,可以通过传递这个列表来绘制多个箱型图。每个列表对应一个箱型图。同时,可能需要设置positions参数来调整位置,避免重叠,但如果是默认情况,可能不需要。然后,x轴的刻度标签可能需要用set_xticklabels来设置,这样用户能清楚每个箱型图对应的组别。 然后是Seaborn,它的sns.boxplot()函数更简洁,特别是当数据是长格式的DataFrame时。用户需要将数据整理成这样的格式,比如每行一个观测,并用一个分类变量来区分不同的组。这样,通过x参数和y参数指定分类变量和数变量,Seaborn会自动分组绘制箱型图。这种方法对于数据整理有要求,但代码会更简洁,样式也更美观。 接下来要考虑的是示例数据。用户可能需要生成一些示例数据来演示。比如,使用numpy生成三个不同分布的数据集,每组数据样本量相同,这样可以方便地用Matplotlib绘制。而对于Seaborn的例子,需要将这些数据转换为DataFrame,并添加一个分组列,比如用'A'、'B'、'C'来标识不同的组别。 另外,用户可能还需要知道如何调整图表的外观,比如标题、标签、网格线等。Matplotlib中可以使用plt.title()、plt.xlabel()等方法,而Seaborn可能结合Matplotlib的函数来进行进一步的自定义,比如在Seaborn绘图后,用Matplotlib调整样式,这在引用[3]中提到过。 还需要注意代码的正确性,比如在Matplotlib示例中,data_list应该是一个包含三个数组的列表,每个数组代表一组数据。然后plt.boxplot(data_list)会生成三个箱型图。设置xticks和xticklabels来正确标记x轴。 在Seaborn的例子中,数据的重塑是关键。使用pd.DataFrame将数据转换为长格式,这里可能需要用melt或者concat等方法,但为了简单,示例中直接创建了三列,然后使用melt将宽格式变成长格式,这样每个观测对应一行,并带有分组信息。 可能还需要提醒用户关于安装库的问题,比如如果尚未安装Seaborn,需要pip install seaborn,但用户提供的引用里提到Matplotlib的安装,所以可能用户已经安装了这些库,但示例中还是加上必要的导入语句,比如import matplotlib.pyplot as plt,import seaborn as sns,import numpy as np,import pandas as pd。 另外,关于样式,Seaborn默认的样式更美观,可能不需要太多调整,但用户如果想自定义颜色、顺序等,可以通过参数设置,比如在sns.boxplot中使用palette参数,或者order参数来指定组的顺序。 最后,总结两种方法的优缺点:Matplotlib更底层,适合需要高度定制的场景;Seaborn更简洁,适合快速生成统计图表,并且可以结合Matplotlib进行进一步美化,如引用[3]所述。 检查是否有遗漏的步骤,比如数据生成是否正确,图表是否显示(需要plt.show()),代码是否有语法错误。确保示例代码能直接运行,用户复制后不会报错。比如,在Seaborn例子中,df = pd.DataFrame({'A': data1, 'B': data2, 'C': data3})然后melt成三列,确保列名正确,变量名和名合适。 可能还需要添加一些常见的定制选项,比如添加标题、调整颜色、横向排列等,但用户的问题主要是绘制多组数据,所以示例可能不需要太复杂,保持简洁明了。 总之,需要分Matplotlib和Seaborn两部分,分别给示例代码,解释步骤,并引用相关的参考资料说明两者的结合使用优势,如引用[3]提到的结合使用Matplotlib和Seaborn的方法。</think>在 Python 中,使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制多组数据箱型图的方法如下: --- ### 方法一:Matplotlib 实现 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成三组示例数据 np.random.seed(42) data1 = np.random.normal(0, 1, 100) data2 = np.random.normal(2, 1.5, 100) data3 = np.random.normal(-1, 0.8, 100) # 将数据合并为列表 data_list = [data1, data2, data3] labels = ['Group A', 'Group B', 'Group C'] # 绘制箱型图 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.boxplot(data_list, labels=labels, patch_artist=True) # 添加标题和标签 plt.title('Multiple Boxplots with Matplotlib', fontsize=14) plt.xlabel('Groups', fontsize=12) plt.ylabel('Values', fontsize=12) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) plt.show() ``` --- ### 方法二:Seaborn 实现 ```python import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np # 生成数据并转换为长格式 DataFrame np.random.seed(42) data = pd.DataFrame({ 'Group A': np.random.normal(0, 1, 100), 'Group B': np.random.normal(2, 1.5, 100), 'Group C': np.random.normal(-1, 0.8, 100) }) # 将宽格式转为长格式 df = data.melt(var_name='Group', value_name='Value') # 绘制箱型图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.boxplot(x='Group', y='Value', data=df, palette='Set2') # 使用 Matplotlib 添加标题和标签 plt.title('Multiple Boxplots with Seaborn', fontsize=14) plt.xlabel('Groups', fontsize=12) plt.ylabel('Values', fontsize=12) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) plt.show() ``` --- ### 对比说明 1. **Matplotlib** 直接操作数据列表,适合需要底层控制的场景[^2]; 2. **Seaborn** 依赖长格式 DataFrame,语法更简洁,默认样式更美观[^3]; 3. 两者均可通过 Matplotlib 函数(如 `plt.title()`)进一步定制图表细节[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值