Python（matplotlib）等效于R（ggplot）中的堆叠条形图

Question

我正在寻找在python（matplotlib）中使用R（ggplot）创建的以下堆叠条形图的等效项：

虚拟数据（在R中）如下所示：

seasons <- c("Winter", "Winter", "Winter", "Spring", "Spring", "Spring", "Summer", "Summer", "Summer", "Fall", "Fall", "Fall")
feelings <- c("Cold", "Cold", "Cold", "Warm", "Warm", "Cold", "Warm", "Warm", "Warm", "Warm", "Cold", "Cold")
survey <- data.frame(seasons, feelings)

在R中，我可以使用以下一行创建我要查找的图表：

ggplot(survey, aes(x=seasons, fill=feelings)) + geom_bar(position = "fill")

看起来是这样的：

如何用python（最好使用matplotlib）以简单紧凑的方式创建此图表

我找到了一些（几乎）合适的解决方案，但它们都相当复杂，而且远离一条直线。或者这在python（matplotlib）中是不可能的

Answer 1

如果您不喜欢matplotlib，并且确实喜欢ggplot，那么您可以使用plotnine库，它是Python中ggplot的克隆。语法几乎相同：

import pandas as pd
from plotnine import *

survey = pd.DataFrame({
    'seasons': ['Winter', 'Winter', 'Winter', 'Spring', 'Spring', 'Spring', 'Summer', 'Summer', 'Summer', 'Fall', 'Fall', 'Fall'],
    'feelings': ['Cold', 'Cold', 'Cold', 'Warm', 'Warm', 'Cold', 'Warm', 'Warm', 'Warm', 'Warm', 'Cold', 'Cold'],
})

(
    ggplot(survey, aes(x='seasons', fill='feelings'))
    + geom_bar(position = 'fill')
)

结果如下：

Answer 2

第1步。准备数据

df = pd.DataFrame(
    {
        "seasons":["Winter", "Winter", "Winter", "Spring", "Spring", "Spring", "Summer", "Summer", "Summer", "Fall", "Fall", "Fall"],
        "feelings":["Cold", "Cold", "Cold", "Warm", "Warm", "Cold", "Warm", "Warm", "Warm", "Warm", "Cold", "Cold"]
    }
)


df_new = df.pivot_table(columns="seasons", index="feelings", aggfunc=len, fill_value=0).T.apply(lambda x: x/sum(x), axis=1)
df_new
feelings      Cold      Warm
seasons                     
Fall      0.666667  0.333333
Spring    0.333333  0.666667
Summer    0.000000  1.000000
Winter    1.000000  0.000000

第2步。绘制数据

ax = df_new.plot.bar(stacked=True)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=0)
plt.style.use('ggplot')
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5), title="feelings", framealpha=0);