每个色调的堆叠条计数图[重复]

Posted 2023-03-12

【中文标题】每个色调的堆叠条计数图[重复]

【英文标题】：count plot with stacked bars per hue [duplicate]

【发布时间】：2018-10-23 11:33:59

【问题描述】：

我正在寻找一种根据“色调”绘制带有堆叠条形的计数图的有效方法。 标准色调行为是根据第二列的值将计数拆分为平行条，我正在寻找一种有效的方法来堆叠色调条以便快速比较总数。

让我用 Titanic 数据集中的一个例子来解释一下：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline

df = sns.load_dataset('titanic')
sns.countplot(x='survived',hue='class',data=df)

使用 countplot 和 hue 提供标准 Seaborn 行为

我正在寻找的是每个色调的堆叠条

为了获取最后一张图片，我使用了以下代码

def aggregate(rows,columns,df):
    column_keys = df[columns].unique()
    row_keys = df[rows].unique()

    agg =  key : [ len(df[(df[rows]==value) & (df[columns]==key)]) for value in row_keys]
               for key in column_keys 

    aggdf = pd.DataFrame(agg,index = row_keys)
    aggdf.index.rename(rows,inplace=True)

    return aggdf

aggregate('survived','class',df).plot(kind='bar',stacked=True)

我相信有一些更有效的方法。 我知道 seaborn 对堆叠条不太友好......所以我尝试使用我的函数重新排列数据集并使用 matplotlib，但我想还有一种更聪明的方法可以做到这一点。

非常感谢！

【参考方案1】：

你的最后一部分基本上在那里，使用DataFrame.plot() 与bar 和stacked=True。

您可以使用groupby + pivot 代替您的aggregate 函数来完成您想要的事情。

df_plot = df.groupby(['class', 'survived']).size().reset_index().pivot(columns='class', index='survived', values=0)

class     First  Second  Third
survived                      
0            80      97    372
1           136      87    119

从这里您可以将其绘制为带有stacked=True 参数的bar

df_plot.plot(kind='bar', stacked=True)

【讨论】：

2019年不行。需要用到：df_plot.plot.bar(stacked=True)

@WojciechMoszczyński。谢谢，它也可以删除导致问题的 x= 参数。

@ALollz @Marcello 使用 seaborn 0.11，您可以通过非常简单的方式实现相同的目标：sns.displot(df, x='survived', hue='class', multiple='stack')