绘制分类组的观察数答案

【问题标题】：Plot number of observations for categorical groups绘制分类组的观察数
【发布时间】：2020-02-27 12:20:50
【问题描述】：

我的数据框看起来像 -

id      age_bucket          state           gender       duration       category1        is_active
1         (40, 70]     Jammu and Kashmir      m             123           ABB                1
2         (17, 24]       West Bengal          m             72            ABB                0
3         (40, 70]         Bihar              f            109            CA                 0
4         (17, 24]         Bihar              f             52            CA                 1
5         (24, 30]         MP                 m             23            ACC                1
6         (24, 30]         AP                 m             103           ACC                1
7         (30, 40]         West Bengal        f             182           GF                 0

我想创建一个条形图，其中包含每个 age_bucket 和状态（前 10 名）的活跃人数。对于性别和类别1，我想创建一个包含活跃人数比例的饼图。栏的顶部应显示活动和非活动成员的总数，并且类似地，百分比应显示在基于 is_active 的饼图中。

如何在 python 中使用 seaborn 或 matplotlib？

到目前为止我已经完成了 -

import seaborn as sns
%matplotlib inline 

sns.barplot(x='age_bucket',y='is_active',data=df)

sns.barplot(x='category1',y='is_active',data=df)

【问题讨论】：

你用 matplotlib 标记了它，那么到目前为止你尝试了什么？使用 pyplot 会更容易，不是吗？

标签： python pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

听起来您想计算观测值，而不是沿 y 轴绘制列中的值。在 seaborn 中，这个函数是 countplot():

sns.countplot('age_bucket', hue='is_active', data=df)

由于返回的对象是一个matplotlib轴，你可以将它分配给一个变量（例如ax），然后使用ax.annotate手动在图中放置文本：

ax = sns.countplot('age_bucket', hue='is_active', data=df)
ax.annotate('1      1', (0, 1), ha='center', va='bottom', fontsize=12)

Seaborn 无法创建饼图，因此您需要use matplotlib directly。但是，从条形图中判断计数和比例通常更容易，因此我通常建议您坚持使用这些，除非您有特定的限制迫使您使用饼图。

【讨论】：