python - 使用 python/pandas/seaborn 将分类数据绘制成相对频率的单个条形图

Question

我有一堆来自调查的分类数据，我想以与 here 所示相同的方式绘制它。 。实际上，它是一个条形饼图。

数据位于 pandas 数据框中，这是我尝试做的一个玩具示例:

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


# create toy dataframe
df = pd.DataFrame({'Names': ['Steve','Steve','Steve','Jon','Michael','Michael','Eric'] })


# get pd.Series of counts of each name
data_counts = df['Names'].value_counts()


# return the name of each category, and its counts separately
category_names = data_counts.index
category_counts = data_counts.get_values()


# attempt to plot
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
i=0
for name, data in zip(category_names, category_counts):

    sns.barplot(x=data, label=name, color=colors[i])
    i+=1

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(loc='upper right', prop={'size':12})

这会产生一种堆叠直方图，但每个类别并不是按比例表示的。每个条形图都被过度绘制，而不是绘制为分数份额。

这是正确的吗？

Answer 1

首先，您没有正确使用子图，请参见此处:http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html

其次，可以使用 pandas 的基本绘图功能来绘制堆积条形图:

pd.DataFrame(data_counts).transpose().plot(kind='barh', stacked=True)

请注意，要堆叠条形图，您必须转置数据，并且为了转置 pandas 系列，您需要首先将其转换为数据帧。

最后，如果您绝对想使用 Seaborn，此链接可能会有所帮助:http://randyzwitch.com/creating-stacked-bar-chart-seaborn/