python - 如何绘制 Pandas 计数的分组条形图

Question

我有一个包含以下列的数据框:

gender     class

male       A
female     A
male       B
female     B
male       B
female     A

我想绘制一个双条形图，其中的列代表每个性别，值分别代表每个性别在 A 类和 B 类中的人数。

因此条形图应按性别分组，并且应该有 2 个条形图 - 每个类(class)一个。

我如何将其可视化？我看到这个例子，但我真的很困惑

speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
index = ['snail', 'pig', 'elephant',
         'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
df = pd.DataFrame({'speed': speed,
                   'lifespan': lifespan}, index=index)

          speed  lifespan
snail       0.1       2.0
pig        17.5       8.0
elephant   40.0      70.0
rabbit     48.0       1.5
giraffe    52.0      25.0
coyote     69.0      12.0
horse      88.0      28.0

ax = df.plot.bar(rot=0)

我的索引只是第 0 行到第 # 行，所以我很困惑如何配置 df.plot.bar 来处理我的用例。任何帮助将不胜感激!

Answer 1

• 使用pandas.DataFrame.pivot_table至 reshape the dataframe从长格式到宽格式。索引将是 x 轴，当使用 pandas.DataFrame.plot 绘制时，列将是组
  • pd.crosstab(df['gender'], df['class'])也可用于通过聚合进行 reshape 。
• 或者，使用 seaborn.countplot和hue='class'，或者图级版本seaborn.catplot使用 kind='count'，两者都可以在不 reshape 数据帧的情况下创建所需的绘图。
• 如果所需的列之一在索引中，请指定 df.index 或使用 df = df.reset_index() 重置索引

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

data = {'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male', 'female'], 'class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)

# pivot the data and aggregate
dfp = df.pivot_table(index='gender', columns='class', values='class', aggfunc='size')

# plot
dfp.plot(kind='bar', figsize=(5, 3), rot=0)
plt.show()

plt.figure(figsize=(5, 3))
sns.countplot(data=df, x='gender', hue='class')
plt.show()

sns.catplot(kind='count', data=df, x='gender', hue='class', height=3, aspect=1.4)
plt.show()