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Seaborn.countplot:按计数排序类别,也按类别?

Seaborn.countplot:按计数排序类别,也按类别?

回首忆惘然 2021-12-21 17:44:18
所以我了解如何对条形图进行排序(即这里)。但我找不到的是如何按子类别之一对条形图进行排序。例如,给定以下数据框,我可以获得条形图。但是我想做的是将它从最大到最小排序,由Typeof Classic)。import pandas as pdtest_df = pd.DataFrame([['Jake',    38, 'MW',   'Classic'],['John',    38,'NW',    'Classic'],['Sam', 34, 'SE',   'Classic'],['Sam', 22, 'E' ,'Classic'],['Joe', 43, 'ESE2', 'Classic'],['Joe', 34, 'MTN2', 'Classic'],['Joe', 38, 'MTN2', 'Classic'],['Scott',   38, 'ESE2', 'Classic'],['Chris',   34, 'SSE1', 'Classic'],['Joe', 43, 'S1',   'New'],['Paul',    34, 'NE2',  'New'],['Joe', 38, 'MC1',  'New'],['Joe', 34, 'NE2',  'New'],['Nick',    38, 'MC1',  'New'],['Al',  38, 'SSE1', 'New'],['Al',  34, 'ME',   'New'],['Al',  34, 'MC1',  'New'],['Joe', 43, 'S1',   'New']], columns = ['Name','Code_A','Code_B','Type'])import seaborn as snssns.set(style="darkgrid")palette ={"Classic":"#FF9999","New":"#99CC99"}g = sns.countplot(y="Name",                  palette=palette,                  hue="Type",                  data=test_df)所以而不是:'Joe' 将在上面,然后是 'Sam',等等。
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互换的青春

TA贡献1797条经验 获得超6个赞

添加order参数。使用pandas.crosstab和sort_values来获得:


import pandas as pd


test_df = pd.DataFrame([

['Jake',    38, 'MW',   'Classic'],

['John',    38,'NW',    'Classic'],

['Sam', 34, 'SE',   'Classic'],

['Sam', 22, 'E' ,'Classic'],

['Joe', 43, 'ESE2', 'Classic'],

['Joe', 34, 'MTN2', 'Classic'],

['Joe', 38, 'MTN2', 'Classic'],

['Scott',   38, 'ESE2', 'Classic'],

['Chris',   34, 'SSE1', 'Classic'],

['Joe', 43, 'S1',   'New'],

['Paul',    34, 'NE2',  'New'],

['Joe', 38, 'MC1',  'New'],

['Joe', 34, 'NE2',  'New'],

['Nick',    38, 'MC1',  'New'],

['Al',  38, 'SSE1', 'New'],

['Doug',    34, 'ME',   'New'],

['Fred',    34, 'MC1',  'New'],

['Joe', 43, 'S1',   'New']], columns = ['Name','Code_A','Code_B','Type'])



import seaborn as sns

sns.set(style="darkgrid")

palette ={"Classic":"#FF9999","New":"#99CC99"}


order = pd.crosstab(test_df.Name, test_df.Type).sort_values('Classic', ascending=False).index

g = sns.countplot(y="Name",

                  palette=palette,

                  hue="Type",

                  data=test_df,

                  order=order

                 )

//img1.sycdn.imooc.com//61c1a218000116ba04320288.jpg

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凤凰求蛊

TA贡献1825条经验 获得超4个赞

import pandas as pd


test_df = pd.DataFrame([

['Jake',    38, 'MW',   'Classic'],

['John',    38,'NW',    'Classic'],

['Sam', 34, 'SE',   'Classic'],

['Sam', 22, 'E' ,'Classic'],

['Joe', 43, 'ESE2', 'Classic'],

['Joe', 34, 'MTN2', 'Classic'],

['Joe', 38, 'MTN2', 'Classic'],

['Scott',   38, 'ESE2', 'Classic'],

['Chris',   34, 'SSE1', 'Classic'],

['Joe', 43, 'S1',   'New'],

['Paul',    34, 'NE2',  'New'],

['Joe', 38, 'MC1',  'New'],

['Joe', 34, 'NE2',  'New'],

['Nick',    38, 'MC1',  'New'],

['Al',  38, 'SSE1', 'New'],

['Al',  34, 'ME',   'New'],

['Al',  34, 'MC1',  'New'],

['Joe', 43, 'S1',   'New']], columns = ['Name','Code_A','Code_B','Type'])



import seaborn as sns

sns.set(style="darkgrid")

palette ={"Classic":"#FF9999","New":"#99CC99"}


sb.countplot(y = 'Name', hue='Type', data=test_df, 

order=test_df['Name'].value_counts().index)

//img1.sycdn.imooc.com//61c1a22600019d4f04030265.jpg

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