如何使用多个相似数据集中的同一列绘制计数图？

Question

我正在尝试使用从单个数据集（"heart.csv" ).

我正在使用下面的代码计数图

df = pd.read_csv("heart.csv")
df['Sex'].value_counts()
sns.countplot(data=df, x='Sex')

但是，我需要绘制来自不同数据集或来自单个数据集的不同部分的计数图。我正在使用下面的代码片段对数据集进行切片。

Clv = df.loc[0:302, :]
Hng = df.loc[303:(303+293), :]
Swtz = df.loc[(303+294):(303+294+122), :]
Lb = df.loc[(303+294+123):(303+294+123+199), :]
Stl = df.loc[(303+294+123+200):, :]

我的问题是，如何绘制来自不同数据集或单个数据集不同部分的计数子图？

Answer 1

您应该将生成的数据帧放在一个列表中，并使用 for 循环逐一迭代它们。将相关代码放在一个函数中也可以帮助你不重复自己。

def plot_counts(dataframe):
    dataframe['Sex'].value_counts()
    sns.countplot(data=dataframe, x='Sex')

df = pd.read_csv("heart.csv")
plot_counts(df)

Clv = df.loc[0:302, :]
Hng = df.loc[303:(303+293), :]
Swtz = df.loc[(303+294):(303+294+122), :]
Lb = df.loc[(303+294+123):(303+294+123+199), :]
Stl = df.loc[(303+294+123+200):, :]
df_list = [Clv, Hng, Swtz, Lb, Stl]

for dataframe in df_list:
    plot_counts(dataframe)

如果只需要制作一次'Sex'列，可以省去函数定义，直接调用sns.countplot()即可：

df = pd.read_csv("heart.csv")
df['Sex'].value_counts()
sns.countplot(data=df, x='Sex')

Clv = df.loc[0:302, :]
Hng = df.loc[303:(303+293), :]
Swtz = df.loc[(303+294):(303+294+122), :]
Lb = df.loc[(303+294+123):(303+294+123+199), :]
Stl = df.loc[(303+294+123+200):, :]
df_list = [Clv, Hng, Swtz, Lb, Stl]

for dataframe in df_list:
    sns.countplot(data=dataframe, x='Sex')

Answer 2

您可以创建一个额外的列，例如'Category' 并根据行索引分配一个值。然后您可以使用该新列作为 seaborn 中的差异化因素。例如。作为 hue='Category' 或 x='Category':

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(2021)
df = pd.DataFrame({'Sex': np.random.choice(['F', 'M'], 1000),
                   'Other_info': np.random.rand(1000)})
df['Category'] = ''
Clv = df.loc[0:302, 'Category'] = 'Clv'
Hng = df.loc[303:(303 + 293), 'Category'] = 'Hng'
Swtz = df.loc[(303 + 294):(303 + 294 + 122), 'Category'] = 'Swtz'
Lb = df.loc[(303 + 294 + 123):(303 + 294 + 123 + 199), 'Category'] = 'Lb'
Stl = df.loc[(303 + 294 + 123 + 200):, 'Category'] = 'Stl'

sns.set()
ax = sns.countplot(data=df, x='Category', hue='Sex', palette='mako')
# an alternative could be x='Sex', hue='Category'
plt.show()

A sns.catplot() 使用新列作为 col= 可能看起来像：

sns.set()
g = sns.catplot(data=df, x='Sex', col='Category', sharey=True, height=4, aspect=0.5, palette='rocket', kind='count')
g.set(xlabel='')
plt.tight_layout()
plt.show()

如何使用多个相似数据集中的同一列绘制计数图？

How do I plot countplot using the same column from multiple similar datasets?

python

matplotlib

pandas

seaborn