python - pandas complicated stacked barplot -

मेरे पास निम्न डेटा है:

  वर्ष भूमि उपयोग क्षेत्र एरिया 0 2005 कॉर्न एलपी 2078875 1 2005 मकई यूपी 149102.4 2 2005 ओपन भूमि एल.पी. 271,715 3 2005 ओपन भूमि उत्तर प्रदेश 232290.1 ​​4 2005 सोयाबीन एल.पी. 1,791,342 5 2005 सोयाबीन यूपी 50,799.12 6 2005 अन्य एजी एल.पी. 638010.4 7 2005 अन्य एजी यूपी 125527.2 8 2005 वन / वेटलैंड्स एल.पी. 69,629.86 9 2005 वन / वेटलैंड्स उत्तर प्रदेश 26,511.43 -10 2005 विकसित एल.पी. 10225.56 11 2005 विकसित 1248.442 12 2010 मकई एल.पी. 2,303,999 13 2010 मकई यूपी 201977.2 14 2010 ओपन भूमि एल.पी. 131696.3 15 2010 ओपन भूमि उत्तर प्रदेश 45845.81 16 2010 सोयाबीन एल.पी. 1,811,186 17 2010 सोयाबीन यूपी 66271.21 18 2010 अन्य एजी एल.पी. 635332.9 1 9 2010 अन्य एज यूपी 257439.9 20 2010 वन / झीलों एलपी 48124.43 21 2010 वन / यूपी वेटलैंड्स 23433.76 22 2010 विकसित एल.पी. 7619.853 23 2010 उत्तर प्रदेश विकसित 707.4816  

मैं पांडा का प्रयोग कर एक स्टैक्ड बार भूखंड कि y- अक्ष और उपयोग करता है 'क्षेत्र' पर क्षेत्र से पता चलता बनाने के लिए क्या ढेर के निर्माण के लिए और एक्स-अक्ष पर YEAR और LandUse का उपयोग करता है

पांडा भूखंडों के साथ मुख्य बात पता लगाना है जो आकार पांडा डेटा की उम्मीद में किया जाना है। हम तो ऐसा नयी आकृति प्रदान करना है कि वर्ष सूचकांक में है और विभिन्न क्षेत्रों में अलग-अलग कॉलम हैं:

  # मान लें कि हम प्रत्येक क्षेत्र के अलग-अलग # भूमि उपयोग के लिए क्षेत्रों का योग करना चाहते हैं plot_table = df.pivot_table (index = द ईयर ', कॉलम =' क्षेत्र ', मूल्यों =' क्षेत्र ', aggfunc =' योग ') plot_table बाहर [39]: क्षेत्र एल.पी. उत्तर प्रदेश वर्ष 2005 ४८५९७९७.८२० ५८५४७८.६९२० 2010 ४९३७९५८.४८३ ५,९५,६७५.३६१६  

अंकन बहुत सीधी होता है:

  plot_table.plot (तरह = 'बार', खड़ी = सच)  

दोनों साल और भूमि उपयोग होने x- अक्ष पर अधिक अतिरिक्त काम की आवश्यकता नहीं है, आप साजिश रचने के लिए तालिका बनाते समय सूचकांक में दोनों को रख सकते हैं:

  plot_table = df.pivot_table (अनुक्रमणिका = ['वर्ष', 'भूमि उपयोग'],कॉलम = 'क्षेत्र', मान = 'क्षेत्र', एगफुंक = 'योग')