[PYTHON] Erstellen Sie mit matplotlib ein gestapeltes Diagramm, das sowohl der positiven als auch der negativen Richtung entspricht

Überblick

Erstellen Sie ein gestapeltes Diagramm **, das sowohl der positiven als auch der negativen Richtung entspricht (siehe unten).

Umgebung, in der der Betrieb bestätigt wurde

Erstellt und bestätigt für die Arbeit mit Google Colab.

python     version 3.6.9
numpy      version 1.18.5
pandas     version 1.1.2
matplotlib version 3.2.2

Vorbereitung

Ermöglicht die Verwendung von Japanisch in Matplotlib-Diagrammen.

python

!pip install japanize_matplotlib

Laden Sie die Bibliothek.

python

%reset -f
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
import japanize_matplotlib
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patheffects as pe 
pv = '.'.join([ str(v) for v in sys.version_info[:3] ])
print(f'python     version {pv}')
print(f'numpy      version {np.__version__}')
print(f'pandas     version {pd.__version__}')
print(f'matplotlib version {matplotlib.__version__}')

Bereiten Sie Beispieldaten vor.

python

df = pd.DataFrame()
df['Einstufung']=['Mittelschüler','Schüler','Student']
df['Zustimmen']=[10,20,30]
df['Wenn überhaupt, stimme ich zu']=[45,50,45]
df['Wenn überhaupt etwas Gegenteiliges']=[30,20,20]
df['Opposition']=[15,10,5]
display(df)

Für diese Daten sind auf der linken Seite "zustimmen" und "etwas zustimmen" und auf der rechten Seite "etwas nicht zustimmen" und "nicht zustimmen" gestapelt.

Code

python

def draw(df, y_column,x_columns,colors,x_range):

  left_columns ,right_columns = x_columns
  left_colors,right_colors = colors

  #Erstellen Sie ein 1-mal-2-Diagramm
  fig,ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(6,3), facecolor='white',sharey='row',dpi=150)

  #Löschen Sie den Rand
  for a in ax:
    for x in ['top','bottom','left','right']:
      a.spines[x].set_visible(False) 
      a.tick_params(axis='y',left=False) 

  #Grafik links
  acc = np.zeros(len(df))
  for colum,color in reversed(list(zip(left_columns ,left_colors))):
    s = df[colum]
    ax[0].barh(df[y_column],s,left=acc,color=color,label=colum)
    for i in range(len(df)):
      t = ax[0].text(acc[i]+s[i]/2,i,f'{s[i]}%', ha='center',va='center')
      t.set_path_effects([pe.Stroke(linewidth=3, foreground='white'), pe.Normal()])
    acc+=s

  #Grafik rechts
  acc = np.zeros(len(df))
  for colum,color in zip(right_columns,right_colors):
    s = df[colum]
    ax[1].barh(df[y_column],s,left=acc,color=color,label=colum)
    for i in range(len(df)):
      t = ax[1].text(acc[i]+s[i]/2,i,f'{s[i]}%', ha='center',va='center')
      t.set_path_effects([pe.Stroke(linewidth=3, foreground='white'), pe.Normal()])
    acc+=s

  #Gebrauchsanweisung
  ha,la = ax[0].get_legend_handles_labels()
  ax[0].legend(reversed(ha),reversed(la),bbox_to_anchor=(0.95, 1.05), loc='lower right',ncol=len(left_columns), borderaxespad=0,frameon=False)
  ax[1].legend(bbox_to_anchor=(0.05, 1.05), loc='lower left',ncol=len(right_columns), borderaxespad=0,frameon=False)

  #Zeichnen Sie eine Linie in der Mitte
  ax[1].axvline(x=0,ymin=0,ymax=1,clip_on=False,color='black',lw=1)

  ax[0].set_xlim(x_range[0],0) #Das Diagramm links kippt die X-Achse
  ax[1].set_xlim(0,x_range[1])

  fig.subplots_adjust(wspace=0.0) #Setzen Sie den Abstand zwischen dem linken und dem rechten Diagramm auf Null
  plt.savefig('test.png')
  plt.show()

#Erstellen Sie ein Diagramm mit Beispieldaten
draw(df,'Einstufung',
     [['Zustimmen','どちらかと言えばZustimmen'],['Wenn überhaupt etwas Gegenteiliges','Opposition']],
     [['tab:blue','tab:cyan'],['tab:pink','tab:red']],[80,80])

Ausführungsergebnis