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用蟒蛇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:

蟒蛇 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:

蟒蛇 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:

蟒蛇 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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