绘制随时间变化的频率分布(堆叠)

用户名

我想按日期绘制商店里有多少人。为此,首先我按日期人的名字分组:

df.groupby(['Date', 'Name']).size()

结果如下所示

    Date        Name  


2020-01-25  John       1
2020-01-26  John       1
2020-01-27  John       1
2020-01-28  Luca       1
            John       1
                 ..
2020-03-30  John       1
2020-03-31  Martyn     2
            Christine  1
            Mary       1
            John       1

现在,我想看看每天有多少人(1on 25/011on 26/011on 27/013on28/01等等),以及谁。因此,我需要一个直方图(条形图)来帮助我可视化这些结果。为了查看同一天同一个人的出现频率(例如Martyn,该频率两次),我需要考虑一个堆积图(我认为)。由于名称的数量大约为1000,您能否告诉我是否有可能具有可读性的图例/标签?

您能告诉我该怎么做吗?情节是我的弱点(不幸的是)。

功率

我喜欢结合使用seaborn和maplotlib。Seaborn有非常简单的现成图供您使用,然后可以使用matplotlib自定义它们。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#create blank figure instance using matplotlib syntax, for easier customisation
fig,ax1 = plt.subplots(figsize=(8,5))

#manipulate your data
dfg = df.groupby(['Date', 'Name']).size().reset_index()

#call the 'barplot' from seaborn, which is what you're after. You could even use 
#'countplot' and skip the groupby step in your data.
sns.barplot(data=dfg,x='Date',y='Size',ax=ax1)

#customise your plot with matplotlib
ax1.set_title('Customers attending shops')

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