在 Seaborn 中使用 .count() Pandas 并分配给 y 轴 returns 空图表

Question

我正在尝试对单词“pos”和“neg”出现的次数做一个简单的 .count()，以便我可以将其应用到我在 Seaborn 上的条形图的 Y 轴。

这是我的代码：

df['score'] = df['compound'].apply(lambda x: 'pos' if x>= 0 else 'neg')
df['overall'] = df[(df.score == "pos") & (df.score == "neg")].count()

plt.figure(2)
chart_2 = sns.barplot(x='Category', y='overall', data=df)

当我运行这个时，plt.figure(2) return 是一个空图表。我试过 .sum() 没有用，而且 return 是一张空图表。

如果我执行此操作，它将 return 总计而不会在 x-ais 中按 Category 细分。例如，所有类别的总数为 58，这是数据帧总数。

df['overall'] = df['score'].count()

.value_counts() 也是 return 一个空图表。

我运行想不通为什么会这样！

提前致谢。

Answer 1

如评论中所述，(df.score == "pos") & (df.score == "neg") 通过 AND 关系组合，在所有情况下都会给出 False。在 (df.score == "pos") | (df.score == "neg") 中使用 OR 将在所有情况下给出 True。但是，它不会区分类别，所以 df['overall'] 到处都是 58。

创建计数条形图的最简单方法是 seaborn 的 sns.countplot()。您可以设置 x='Category' 来计算每个类别。 hue='score' 将根据分数拆分。

要直接创建条形图，并通过 pandas 进行计数，您需要类似 df['overall'] = df['Category'].apply(lambda cat: (df['Category'] == cat).sum()) 的东西。此处，(df['Category'] == cat) 创建一个布尔值数组 True 和 False。当对这些调用 sum() 时，True 被认为是 1，False 被认为是 0，因此 sum() 将计算 [=22] 的数量=] 值。

Pandas' 按类别计数的首选方法是通过 groupby('Category') 然后取每个组的 size()。

这是一个例子：

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

df = pd.DataFrame({'compound': [-20, -10, 100, 200, 300, -20, -10, 100, -10, 100, 200, 300],
                   'Category': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c']})
df['score'] = df['compound'].apply(lambda x: 'pos' if x >= 0 else 'neg')

fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(ncols=4, figsize=(14, 4))

sns.countplot(data=df, x='Category', hue='score', palette='rocket', ax=ax1)
ax1.set_title('Countplot: Score per category')
ax1.locator_params(axis='y', integer=True)

sns.countplot(data=df, x='Category', palette='turbo', ax=ax2)
ax2.set_title('Countplot: Overall sum per category')

df['overall'] = df['Category'].apply(lambda cat: (df['Category'] == cat).sum())
sns.barplot(data=df, x='Category', y='overall', palette='turbo', ax=ax3)
ax3.set_title('Barplot: Using the "overall" column')

df_counts = df.groupby('Category', as_index=False).size()
sns.barplot(data=df_counts, x='Category', y='size', palette='turbo', ax=ax4)
ax4.set_title('Barplot: Using groupby')

sns.despine()
plt.tight_layout()
plt.show()

在 Seaborn 中使用 .count() Pandas 并分配给 y 轴 returns 空图表

Using .count() Pandas and assigning to y axis returns empty chart in Seaborn

matplotlib

pandas

seaborn