python画对比双色柱状图_如何在Python中绘制一列被另一列着色的柱状图？

我有一个数据集，其中包含3列，标题为Gender（要么M要么F）、House（要么A要么B要么C）和Indicator（要么0要么1）。我想绘制按性别划分的房屋直方图。这是我的代码：import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv', usecols=['House','Gender','Indicator')

A = df[df['House']=='A']

A = pd.DataFrame(A, columns=['Indicator', 'Gender'])

这将正确地导入房屋A的各个性别的价值，如其内容所示：print(A)

Indicator Gender

0 1 Male

1 1 Male

2 1 Male

4 1 Female

7 1 Male

8 1 Male

11 1 Male

14 1 Male

17 1 Male

18 1 Female

19 1 Female

20 1 Female

21 1 Male

24 1 Male

26 1 Female

27 1 Male

... ... ...

现在，当我想用我在MATLAB中的方法绘制按性别着色的直方图时，它会给出一个错误：import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(A)

---------------------------------------------------------------------------

TypeError Traceback (most recent call last)

in ()

----> 1 plt.hist(A)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py in hist(x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, normed, hold, data, **kwargs)

3130 histtype=histtype, align=align, orientation=orientation,

3131 rwidth=rwidth, log=log, color=color, label=label,

-> 3132 stacked=stacked, normed=normed, data=data, **kwargs)

3133 finally:

3134 ax._hold = washold

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)

1853 "the Matplotlib list!)" % (label_namer, func.__name__),

1854 RuntimeWarning, stacklevel=2)

-> 1855 return func(ax, *args, **kwargs)

1856

1857 inner.__doc__ = _add_data_doc(inner.__doc__,

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in hist(***failed resolving arguments***)

6512 for xi in x:

6513 if len(xi) > 0:

-> 6514 xmin = min(xmin, xi.min())

6515 xmax = max(xmax, xi.max())

6516 bin_range = (xmin, xmax)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py in _amin(a, axis, out, keepdims)

28 def _amin(a, axis=None, out=None, keepdims=False):

---> 29 return umr_minimum(a, axis, None, out, keepdims)

31 def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):

TypeError: '<=' not supported between instances of 'int' and 'str'

似乎我们需要指定要制作直方图的确切列。它不能自动理解（不像MATLAB）它需要根据另一列进行着色。因此，执行以下绘制柱状图的操作，但没有颜色指示性别：plt.hist(A['Indicator'])

那么，我该如何制作一个堆积的直方图，或者一个按性别排列的直方图呢？类似这样，除了在x=0和x=1时每个指示器只有2条：x = np.random.randn(1000, 2)

colors = ['red', 'green']

plt.hist(x, color=colors)

plt.legend(['Male', 'Female'])

plt.title('Male and Female indicator by gender')

我试图通过将两个dataframe列复制到列表的两个列中，然后尝试绘制直方图来模拟上述情况：y=[]

y[0] = A[A['Gender'=='M']].tolist()

y[1] = A[A['Gender'=='F']].tolist()

plt.hist(y)

但这会产生以下错误：KeyError Traceback (most recent call last)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)

3062 try:

-> 3063 return self._engine.get_loc(key)

3064 except KeyError:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: False

During handling of the above exception, another exception occurred:

KeyError Traceback (most recent call last)

in ()

2 A= pd.DataFrame(A, columns=['Indicator', 'Gender'])

3 y=[]

----> 4 y[0] = A[A['Gender'=='M']].tolist()

5 y[1] = A[A['Gender'=='F']].tolist()

6 plt.hist(y)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)

2683 return self._getitem_multilevel(key)

2684 else:

-> 2685 return self._getitem_column(key)

2686

2687 def _getitem_column(self, key):

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _getitem_column(self, key)

2690 # get column

2691 if self.columns.is_unique:

-> 2692 return self._get_item_cache(key)

2693

2694 # duplicate columns & possible reduce dimensionality

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in _get_item_cache(self, item)

2484 res = cache.get(item)

2485 if res is None:

-> 2486 values = self._data.get(item)

2487 res = self._box_item_values(item, values)

2488 cache[item] = res

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in get(self, item, fastpath)

4113

4114 if not isna(item):

-> 4115 loc = self.items.get_loc(item)

4116 else:

4117 indexer = np.arange(len(self.items))[isna(self.items)]

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)

3063 return self._engine.get_loc(key)

3064 except KeyError:

-> 3065 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))

3066

3067 indexer = self.get_indexer([key], method=method, tolerance=tolerance)

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: False

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