Pandas 绘图条顺序类别答案

【问题标题】：Pandas plot bar order categoriesPandas 绘图条顺序类别
【发布时间】：2021-12-20 20:45:15
【问题描述】：

我有一个包含三个唯一值“低”、“中”和“高”的分类变量的数据集：

df.CatVar.value_counts()
Out[93]: 
Medium    35832
Low       25311
High      12527
Name: CatVar, dtype: int64

我正在尝试将唯一值的数量绘制为条形图。但是，以下代码按 ["Medium"、"Low"、"High"] 的顺序为我提供了条形图

df.CatVar.value_counts().plot(kind="bar")

如何更改图中条形的顺序？

【问题讨论】：

标签： python pandas plot categories

【解决方案1】：

有 2 种可能的解决方案 - 在绘图之前更改 index 的顺序 - 通过 reindex 或 loc：

df.CatVar.value_counts().reindex(["Low", "Medium", "High"]).plot(kind="bar")

df.CatVar.value_counts().loc[["Low", "Medium", "High"]].plot(kind="bar")

或者使用ordered categorical，所以在value_counts之后通过categories参数获取订单：

df.CatVar = pd.Categorical(df.CatVar, categories=["Low", "Medium", "High"], ordered=True)
df.CatVar.value_counts(sort=False).plot(kind="bar")

示例：

df = pd.DataFrame({'CatVar':['Low','Medium','Low','Low','Medium','High']})
print (df)
   CatVar
0     Low
1  Medium
2     Low
3     Low
4  Medium
5    High

df.CatVar.value_counts().reindex(["Low", "Medium", "High"]).plot(kind="bar")

【讨论】：

我觉得你的第一种方法是我也做过的。但是由于您的解决方案更详细，并且您的第二个建议是针对特定问题的更好解决方案，因此您赢得了我的“接受此答案”；）
@ViggoTW - 非常感谢。

【解决方案2】：

如果你不介意使用seaborn，你可以使用countplot，它有传递order的参数：

import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'CatVar':['Low','High','Low','Low','Medium']})
sns.countplot(x='CatVar', data=df, order=['Low', 'Medium', 'High']);

【讨论】：

谢谢。我试图在引入最少数量的新库的同时解决这个问题。但是，对于已经使用 Seaborn 并且正在为类似问题苦苦挣扎的人来说，您的解决方案将很高兴:) (+1)

【解决方案3】：

以下代码解决了我的问题：

df.CatVar.value_counts()[['Low', 'Medium', 'High']].plot(kind="bar")

【讨论】：