python - 按类绘制变量

Question

我需要将以下列绘制为条形图

    %_Var1 %_Var2   %_Val1  %_Val2     Class
2   0.00    0.00    0.10    0.01        1
3   0.01    0.01    0.07    0.05        0
17  0.00    0.00    0.02    0.01        0
24  0.00    0.00    0.11    0.04        0
27  0.00    0.00    0.02    0.03        1
44  0.00    0.00    0.05    0.02        0
53  0.00    0.00    0.03    0.01        1
67  0.00    0.00    0.06    0.02        0
87  0.00    0.00    0.22    0.01        1
115 0.00    0.00    0.03    0.02        0

比较分别具有 Class 1 和 Class 0 的值(即显示数据框每一列的条形图，将一个列放在另一列旁边，仅用于 Class 1 的列和用于 Class 0 的列。
所以我应该有 8 个小节:4 个小节，其中 4 个小节用于 1 级，其余 4 个小节用于 0 级。
1 类的一列应位于 0 类的同一列旁边。
我试过如下:

ax = df[["%_Var1", "%_Var2", "%_Var3" , "%_Var4"]].plot(kind='bar')

但是输出完全错误，还写 ax = df[["%_Var1", "%_Var2", "%_Var3" , "%_Var4"]].Label.plot(kind='bar')我想我应该在我的代码中考虑一个 groupby，以便按类分组，但我不知道如何设置顺序(绘图不是我的最高技能)

Answer 1

如果您想尝试 seaborn 方式，请将数据帧融化为长格式，然后在类上进行色调。

data = df.melt(id_vars=['class'], value_vars=['var1','var2','val1','val2'])

import seaborn as sns
sns.barplot(x='variable', y='value', hue='class', data=data, ci=0)

给出:

或者，如果您想根据类获取绘图，只需更改色调和 x 轴即可。

sns.barplot(x='class', y='value', hue='variable', data = data, ci=0)

给出: