作者：别拿明天会好做借口 | 来源：互联网 | 2024-12-01 12:19
用Python皮和海狮皮分组的长条图原文:https://www . geesforgeks . org/group-bar p
用Python皮和海狮皮分组的长条图
原文:https://www . geesforgeks . org/group-bar plots-in-python-with-seaborn/
先决条件 : 海伯恩
在本文中，我们将讨论使用 Python 中的 Seaborn 制作分组条形图的方法。在此之前，有一些概念必须熟悉:
- 柱状图:当你有两个变量时，柱状图很棒，一个是数值变量，因此另一个可能是分类变量。酒吧情节可以揭示他们之间的关系。
- 分组条形图:当您有多个分类变量时，分组条形图是有益的。Python 的 Seaborn 绘图库可以轻松形成分组条形图。
- group by:Pandasdata frame . group by()函数用于根据一些标准将数据分成组。熊猫的物体可以在它们的任何一个轴上分开。分组的抽象定义是提供标签到组名的映射。
程序
- 导入库。
- 加载或创建数据。
- 使用聚合函数执行 groupby。
- 用分组属性绘制条形图。
下面是实现解释相同:
例 1:
Python 3
# importing packages
import seaborn as sb
# load dataset
df = sb.load_dataset('tips')
# perform groupby
df = df.groupby(['size', 'sex']).agg(mean_total_bill=("total_bill", 'mean'))
df = df.reset_index()
# plot barplot
sb.barplot(x="size",
y="mean_total_bill",
hue="sex",
data=df)
输出:
![]()
例 2:
Python 3
# importing packages
import seaborn as sb
# load dataset
df = sb.load_dataset('tips')
# perform groupby
df = df.groupby(['size', 'day']).agg(mean_total_bill=("total_bill", 'mean'))
df = df.reset_index()
# plot barplot
sb.barplot(x="size",
y="mean_total_bill",
hue="day",
data=df)
输出:
![]()
例 3:
Python 3
# importing packages
import seaborn as sb
# load dataset
df = sb.load_dataset('anagrams')
# perform groupby
df = df.groupby(['num1', 'attnr']).agg(mean_num3=("num3", 'mean'))
df = df.reset_index()
# plot barplot
sb.barplot(x="num1",
y="mean_num3",
hue="attnr",
data=df)
输出:
![]()
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