Python 시각화 열 및 연도별로 그룹화 된 하나의 플롯에있는 2 개의 막대 차트

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하나의 플롯에 두 개의 막대 차트를 그리는 간단한 솔루션을 찾고 있습니다. 서브 플롯을 사용하는 몇 가지 솔루션을 보았지만 더 편리한 방법이 있어야한다고 생각합니다.

보시다시피 2 년 동안 열 [ "VSU"]의 .sum ()을 플로팅하고 있습니다.

2014 년

data = df_obersteir.loc[df_obersteir["Abschlussdatum"].dt.year == 2014]
plot = data.groupby("Vertriebsfunktion").VSU.sum().plot(kind="bar")

2015 년

data = df_obersteir.loc[df_obersteir["Abschlussdatum"].dt.year == 2015]
plot = data.groupby("Vertriebsfunktion").VSU.sum().plot(kind="bar")

하나의 그래프 만 얻기 위해이 두 코드 조각을 어떻게 결합 할 수 있습니까? 색상별로 그래프를 시각적으로 구분할 수 있다면 좋을 것입니다. 감사합니다!

편집하다:

Y : VSU 열의 합계를 원합니다. / X : groupby ( "Vertriebsfunktion")의 구성원을 원합니다.

라파엘 게르 빌리에

안녕하세요 저는 데이터를 볼 수 없으므로 정확히 원하는 그래프를 알기가 어렵습니다. 그러나 저는 여전히 plt.subplots와 plt.bar의 사용에 대한 예를 제공합니다. 그러면 그 옆에 두 개의 히스토그램이있을 수 있습니다. 나는 당신이 plt.subplots없이 해결책을 찾고 있다는 것을 알고 있지만, 내 지식으로는 쉬운 것이 없습니다.

   data1 = df_obersteir.loc[df_obersteir["Abschlussdatum"].dt.year == 2014]
   df1=data.groupby("Vertriebsfunktion").VSU.sum()
   data2 = df_obersteir.loc[df_obersteir["Abschlussdatum"].dt.year == 2015]
   df2 = data.groupby("Vertriebsfunktion").VSU.sum()


   f, axes  = plt.subplots(nrows=1,ncols=2, sharex=True, sharey=True)
   axes[0].bar(df1.iloc[:,0],list(range(df1.shape[0]))) # plt.bar(x,height)
   axes[1].bar(df2.iloc[:,0],list(range(df2.shape[0])))
   f.set_figheight(12) # control height
   f.set_figwidth(18) # control width

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