Pandas中几个数据帧的条形图

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C'],
    'Value': [10, 20, 30]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C'],
    'Value': [15, 25, 35]
})

df3 = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C'],
    'Value': [20, 30, 40]
})

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图表大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制第一个数据帧的条形图
plt.bar(df1['Category'], df1['Value'], width=0.2, label='DF1', align='center')

# 绘制第二个数据帧的条形图
plt.bar(df2['Category'], df2['Value'], width=0.2, label='DF2', align='edge')

# 绘制第三个数据帧的条形图
plt.bar(df3['Category'], df3['Value'], width=0.2, label='DF3', align='edge', bottom=df2['Value'])

# 添加图例
plt.legend()

# 添加标题和标签
plt.title('Bar Chart of Multiple DataFrames')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')

# 显示图表
plt.show()

import seaborn as sns

# 合并数据帧
df1['DataFrame'] = 'DF1'
df2['DataFrame'] = 'DF2'
df3['DataFrame'] = 'DF3'
df_combined = pd.concat([df1, df2, df3])

# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Category', y='Value', hue='DataFrame', data=df_combined)

# 添加标题和标签
plt.title('Bar Chart of Multiple DataFrames')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')

# 显示图表
plt.show()