Seaborn 多个条形图

Posted 2023-03-11

【中文标题】Seaborn 多个条形图

【英文标题】：Seaborn multiple barplots

【发布时间】：2016-12-12 23:17:52

【问题描述】：

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框：

    class       men       woman   children
0   first   0.91468    0.667971   0.660562
1   second  0.30012    0.329380   0.882608
2   third   0.11899    0.189747   0.121259

我将如何使用 seaborn 创建一个看起来像这样的情节？我是否必须以某种方式重新排列我的数据？

_{（来源：mwaskom at stanford.edu）}

【参考方案1】：

是的，您需要重塑 DataFrame：

df = pd.melt(df, id_vars="class", var_name="sex", value_name="survival rate")
df
Out: 
    class       sex  survival rate
0   first       men       0.914680
1  second       men       0.300120
2   third       men       0.118990
3   first     woman       0.667971
4  second     woman       0.329380
5   third     woman       0.189747
6   first  children       0.660562
7  second  children       0.882608
8   third  children       0.121259

现在，您可以使用 factorplot（v0.8.1 或更早版本）：

sns.factorplot(x='class', y='survival rate', hue='sex', data=df, kind='bar')

对于 0.9.0 或更高版本，正如 Matthew 在 comments 中所述，您需要使用重命名的版本 catplot。

sns.catplot(x='class', y='survival rate', hue='sex', data=df, kind='bar')

【讨论】：

这是正确的，但我会看看pd.melt。它做了同样的重塑，但更干净。

不错。我添加了一个额外的编辑，它节省了一行代码并使结果更加健壮，因为它不依赖于你知道列的顺序。

请注意，factorplot 已重命名为 catplot，如下所述：seaborn.pydata.org/whatsnew.html?highlight=factorplot

@Matthew 谢谢，我加了注释。

【参考方案2】：

我知道我的回答来得太晚了，但我希望有人能从中受益。

为了解决上述问题，我当然在重新排列数据后使用了以下代码：

数据：

d = 'class': ['first', 'second', 'third', 'first', 'second', 'third', 'first', 'second', 'third'], 'sex': ['men', 'men', 'men', 'woman', 'woman', 'woman', 'children', 'children', 'children'], 'survival_rate':[0.914680, 0.300120, 0.118990, 0.667971, 0.329380, 0.189747, 0.660562, 0.882608, 0.121259] 

df = pd.DataFrame(data=d)

sns.factorplot("sex", "survival_rate", col="class", data=df, kind="bar")

【讨论】：

谢谢，如果我不想为每个地块设置相同的比例怎么办？