Seaborn 多条形图
Seaborn multiple barplots
我有一个 pandas 数据框,如下所示:
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
我如何使用 seaborn 创建一个看起来像这样的图?我必须以某种方式重新排列我的数据吗?
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,如 Matthew 在 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')
我知道我的回答很晚,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")
我有一个 pandas 数据框,如下所示:
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
我如何使用 seaborn 创建一个看起来像这样的图?我必须以某种方式重新排列我的数据吗?
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,如 Matthew 在 catplot
。
sns.catplot(x='class', y='survival rate', hue='sex', data=df, kind='bar')
我知道我的回答很晚,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")