如何在 matplotlib/seaborn 中绘制每个子集的值计数？

Question

我对 matplotlib 比较陌生，可能有更好的方法来处理这个问题。我试过了sns.countplot()，没有排序选项。所以我尝试用条形图和 pandas 来进行计数：my_data = pd.DataFrame({'actions': ['buy','buy','buy','observe','consult'] , 'places':['NY','AR','AR','NY','AR']})fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize = (5,7))axs = axs.ravel()for place in my_data['places']:     x = 0     temp_df = my_data[my_data['places'] == place]    axs[x] = sns.barplot(y=temp_df.actions.value_counts().index, x=temp_df.actions.value_counts().values, color="#43B8E7",orient = 'h')    axs[x].set_title(place)    x=+1数据看起来像   actions places0      buy     NY1      buy     AR2      buy     AR3  observe     NY4  consult     AR代码生成以下内容。正如您可能已经假设的那样，我还需要绘制 NY，但是，由于子集化或循环中遗漏的某些内容，它无法正常工作。如何解决这个问题？我觉得这个很简单，但是找不到。

Answer 1

您是否在寻找：

(my_data.groupby('places')['actions']

    .value_counts().unstack('places')

    .plot.bar(subplots=True)

)

或者类似地：

(pd.crosstab(my_data['actions'], my_data['places'])

    .plot.bar(subplots=True)

)

输出：

如果你想要单杠：

(pd.crosstab(my_data['actions'], my_data['places'])

    .plot.barh(subplots=True, layout=[1,2])

)

输出：

或者我们可以修复您的代码：

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize = (5,7))

axs = axs.ravel()

for ax,place in zip(axs,my_data['places'].unique()): 

    temp_df = my_data[my_data['places'] == place].actions.value_counts()

    sns.barplot(y=temp_df.index, x=temp_df, 

                color="#43B8E7", ax=ax, orient = 'h')

    ax.set_title(place)

输出（恕我直言，这不是很好对齐）：

Answer 2

我会使用facetgrid，因为你已经在使用seaborn：

import pandas

import seaborn

axgrid = pandas.DataFrame({

    'actions': ['buy','buy','buy','observe','consult'] ,

    'places':['NY','AR','AR','NY','AR']

}).pipe((seaborn.catplot, 'data'), 

        y="actions", col="places",

        order=['buy', 'consult', 'observe'],

        kind="count"

)