如何删除条形图中绘制值为零的条形之间的空格？

Question

有时，数据集有许多变量，以及一些对它们有贡献的其他“事物”。显示这些不同“事物”对变量的贡献（例如％）可能很有用。然而，有时并非所有“事物”都会对所有变量产生影响。当绘制为条形图时，当特定变量没有“事物”的贡献时，这会导致出现空格。如果“事物”的贡献为零，有没有办法在条形图中不绘制变量的特定条形？

下面的示例显示了变量 (aj) 的选择，这些变量具有可能对它们做出贡献的各种因素 (1-5)。注意：“事物”（1-5）对变量（aj）的贡献为零时的间隙。

from random import randrange 

# Make the dataset of data for variables (a-j)

columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']

data = np.array([np.random.randn(5)**2 for i in range(10)])

df = pd.DataFrame(data.T, columns=columns)

for col in df.columns:  

    # Set 3 of the 5 'things' to be np.NaN per column

    for n in np.arange(3):

        idx = randrange(5) 

        df.loc[list(df.index)[idx], col] = np.NaN

    # Normalise the data to 100% of values

    df.loc[:,col] = df[col].values / df[col].sum()*100

# Setup plot

figsize = matplotlib.figure.figaspect(.33)

fig = plt.figure(figsize=figsize)

ax = plt.gca()

df.T.plot.bar(rot=0, ax=ax)     

# Add a legend and show

plt.legend(ncol=len(columns))

plt.show()

Answer 1

正如评论所述，没有内置的功能。您可以探索以下一种方法：# we will use this to shift the barsshifted = df.notnull().cumsum()# the width for each barwidth = 1 / len(df.columns)fig = plt.figure(figsize=(10,3))ax = plt.gca()colors = [f'C{i}' for i in range(df.shape[1])]for i,idx in enumerate(df.index):    offsets = shifted.loc[idx]    values = df.loc[idx]    ax.bar(np.arange(df.shape[1]) + offsets*width, values,            color=colors[i], width=width, label=idx)    ax.set_xticks(np.arange(df.shape[1]))ax.set_xticklabels(df.columns);ax.legend()输出：