如何使用 seaborn 绘制每个离散变量的计数（这里计数不仅仅是频率，而是定义的值）[关闭]

Question

我有一个熊猫数据框。 pandas 数据框有一个“小时”列，它仅包含从 1 到 24 的整数值，但每小时有多个条目。还有一个名为“counts”的列给出了每个整数小时的计数。

我想创建一个直方图，最好在 seaborn 中使用distplot 来计算每个整数小时相对于小时的计数。我可以分别总结每个不同小时的计数，然后绘制它，但我想知道是否有自动的方法来做到这一点？

例如，假设我有两个第 1 小时的条目，[1, 20], [1, 50]。对于直方图上的第 1 小时，我希望它绘制 20 + 50 = 70 而不是 2。

Answer 1

Seaborn 的histplot 接受一个参数weights=（类似于plt.hist 中的weigths），它给出了每个x 值的相对权重。设置 discrete=True 可确保围绕这些离散值很好地计算 bin 边界。

或者，可以使用sns.barplot，将总和用作估计量。这会自动为每个值设置一个 x-tick 并选择一个配色方案。需要ci=None 以避免错误栏。

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

df = pd.DataFrame({'hour': np.repeat(np.arange(24), 3),
                   'count': np.arange(72)})
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 4))
sns.histplot(data=df, x='hour', weights='count', discrete=True, color='darkturquoise', ax=ax1)
ax1.set_xticks(np.arange(24))
ax1.set_title('sns.histplot')
sns.barplot(data=df, x='hour', y='count', estimator=np.sum, ci=None, ax=ax2)
ax2.set_title('sns.barplot')
plt.tight_layout()
plt.show()