如何使用 hvplot 绘制堆积条形图？

Question

我正在尝试使用 hvplot 绘制具有 3 个分类变量和 1 个数值变量的堆积条形图。

有谁知道如何正确绘制堆积条形图？
请求类型“D”和“S”未以不同颜色显示。

数据：

https://i.stack.imgur.com/YRXtUm.png

我的代码：

by_type = test_df.groupby(['Type', 'Fiscal Period', 'Request Type']).agg({'Count': np.sum})

plot_by_type = by_type.hvplot.bar('Type','Count', by=['Fiscal Period', 'Request Type'], stacked=False, 

                                    flip_xaxis=False, ylabel='Total Count', invert=False,

                                                     cmap=['silver', 'goldenrod'])

plot_by_type

下面是我得到的情节：

https://i.stack.imgur.com/op89L.png

Answer 1

目前，在 HoloViews (1.13) 中，条形图不可能有超过 2 个分类变量。另请参阅此 github 问题：https ://github.com/holoviz/holoviews/issues/2878但是，您可以执行以下解决方法：诀窍是在关键字中放置一个x分类变量，一个分类变量，以及其他分类变量关键字by中的变量。groupbyimport pandas as pdimport hvplot.pandas# create sample datadf = pd.DataFrame({    'Type': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],    'Fiscal Period': ['2019-01', '2019-01', '2019-02', '2019-02', '2019-01', '2019-01', '2019-02', '2019-02'],    'Request Type': ['S', 'D', 'S', 'D', 'S', 'D', 'S', 'D'],    'values': range(1, 9),})# create a separate barchart per Typelayout = df.hvplot.bar(    x='Fiscal Period',     y='values',     by='Request Type',     groupby='Type',     stacked=True,     cmap='Category20',     legend='top_left',    width=400,    xlabel='',).layout()# make plots nicer so they look more like a clustered barchartplotA = layout['A'].opts(title='Type: A')plotB = layout['B'].opts(show_legend=False, yaxis=None, ylabel='', title='Type: B')# add separate plots together again(plotA + plotB).opts(title='Showing the counts per Fiscal Period, Request Type and Type')结果图：作为奖励，此代码将为您提供与上述相同的结果：https://i.stack.imgur.com/fcl7z.pngdef create_subplot(type_selected):    plot = df[df['Type'] == type_selected].hvplot.bar(        x='Fiscal Period',         y='values',         by='Request Type',         stacked=True,         cmap='Category20',         label='Type: ' + type_selected,        legend='top_left',        width=400,        xlabel='',        ylabel='',    )    return plotplotA = create_subplot('A')plotB = create_subplot('B').opts(show_legend=False, yaxis=None)(plotA + plotB).opts(title='Showing the counts per Fiscal Period, Request Type and Type')