groupby를 사용하여 가로 막 대형 가로 막 대형 차트 만들기

Question

다른 대출 상태의 레벨에서 집 소유권을보고 있는데 스택 막대 차트를 백분율로 표시하고 싶습니다.

이 코드를 사용하여 주파수 누적 막대 차트를 만들 수있었습니다 : 1

하지만 그래프를 변환하는 방법을 알아낼 수 없습니다 : 나에게이 사진을 제공

df_trunc1=df[['loan_status','home_ownership','id']] 
sub_df1=df_trunc1.groupby(['loan_status','home_ownership'])['id'].count() 
sub_df1.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,rot=1,figsize=(8,8),title="Home ownership across Loan Types") 

을 비율로. 그래서 예를 들어, I 등, 자신의 저당을,이 비율 기본 그룹 내에서 좀하고 싶습니다

다음

내 GROUPBY 테이블이 컨텍스트 2입니다 :

감사합니다!

Answer 1

난 당신이 비율을 직접 변환 할 필요가 믿는 :

d = {('Default', 'MORTGAGE'): 498, ('Default', 'OWN'): 110, ('Default', 'RENT'): 611, ('Fully Paid', 'MORTGAGE'): 3100, ('Fully Paid', 'NONE'): 1, ('Fully Paid', 'OTHER'): 5, ('Fully Paid', 'OWN'): 558, ('Fully Paid', 'RENT'): 2568, ('Late (16-30 days)', 'MORTGAGE'): 1101, ('Late (16-30 days)', 'OWN'): 260, ('Late (16-30 days)', 'RENT'): 996, ('Late (31-120 days)', 'MORTGAGE'): 994, ('Late (31-120 days)', 'OWN'): 243, ('Late (31-120 days)', 'RENT'): 1081} 

sub_df1 = pd.DataFrame(d.values(), columns=['count'], index=pd.MultiIndex.from_tuples(d.keys())) 
sub_df2 = sub_df1.unstack() 
sub_df2.columns = sub_df2.columns.droplevel() # Drop `count` label. 
sub_df2 = sub_df2.div(sub_df2.sum()) 
sub_df2.T.plot(kind='bar', stacked=True, rot=1, figsize=(8, 8), 
       title="Home ownership across Loan Types") 

sub_df3 = sub_df1.unstack().T 
sub_df3.index = sub_df3.index.droplevel() # Drop `count` label. 
sub_df3 = sub_df3.div(sub_df3.sum()) 
sub_df3.T.plot(kind='bar', stacked=True, rot=1, figsize=(8, 8), 
       title="Home ownership across Loan Types")