{"id":2925,"date":"2023-07-20T01:55:54","date_gmt":"2023-07-20T01:55:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/trama-della-barra-di-panda-groupby\/"},"modified":"2023-07-20T01:55:54","modified_gmt":"2023-07-20T01:55:54","slug":"trama-della-barra-di-panda-groupby","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/trama-della-barra-di-panda-groupby\/","title":{"rendered":"Panda: come creare un grafico a barre da groupby"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per creare un grafico a barre da una funzione GroupBy in panda:<\/span><\/p>\n

 #calculate sum of values by group<\/span>\ndf_groups = df. groupby<\/span> ([' group_var<\/span> '])[' values_var<\/span> ']. sum<\/span> ()\n\n#create bar plot by group<\/span>\ndf_groups. plot<\/span> (kind=' bar<\/span> ')<\/strong>\n<\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: creare un grafico a barre da GroupBy in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra i punti segnati da giocatori di basket di diverse squadre:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A',\n                            'B', 'B', 'B', 'B', 'B',\n                            'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [12, 29, 34, 14, 10, 11, 7, 36,\n                              34, 22, 41, 40, 45, 36, 38]})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n\tteam points\n0 to 12\n1 to 29\n2 to 34\n3 to 14\n4 to 10<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare la somma dei punti segnati da ciascuna squadra e creare un grafico a barre per visualizzare la somma di ciascuna squadra:<\/span><\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt<\/span>\n\n#calculate sum of points for each team\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. sum<\/span> ()\n\n<\/span>#create bar plot by group\ndf_groups. plot<\/span> (kind=' bar<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 L’asse x mostra il nome di ciascuna squadra e l’asse y mostra la somma dei punti segnati da ciascuna squadra.<\/span><\/p>\n
 Possiamo anche usare il seguente codice per migliorare leggermente la trama:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib.<\/span> pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n<\/span>#calculate sum of points for each team\n<\/span>df_groups = df.<\/span> groupby<\/span> (['<\/span> team<\/span> '])['<\/span> points<\/span> '].<\/span> sum<\/span> ()\n\n<\/span>#create bar plot with custom<\/span> aesthetics<\/span><\/span>\ndf_groups.<\/span> plot<\/span> (kind='<\/span> bar<\/span> ', title='<\/span> Total Points by Team<\/span> ',\n               ylabel='<\/span> Total Points<\/span> ' ,<\/span> xlabel='<\/span> Team<\/span> ', figsize=(<\/span> 10,6<\/span> )<\/span> )<\/span>\n\n<\/span>#rotate x-axis ticks vertically\n<\/span>plt.<\/span> xticks<\/span> (rotation=<\/span> 0<\/span> )<\/span><\/strong>\n<\/b><\/span><\/pre>\n
\"gruppo<\/p>\n
 Nota<\/strong> : qui<\/a> \u00e8 possibile trovare la documentazione completa per la funzione GroupBy<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Panda: come contare i valori unici per gruppo<\/a>
 Panda: come calcolare la modalit\u00e0 per gruppo<\/a>
 Panda: come calcolare la correlazione per gruppo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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