Pandas按不同X轴顺序分组绘图

Question

我正在处理 titanic.csv 文件，并试图绘制一些图表。但是遇到了一个问题，如何重新组织x轴，以便将相同的pclass值放在一起。

我的当前代码：

titanic.groupby(['Sex', 'Pclass'])['Survived'].mean().plot(kind='bar', color=my_colors)

生成如下图表：

我想把同一班级的男女并排放置以显示生存率的差异。您有什么建议吗？

- DatCra

Answer 1

只需要在groupby中更改列的顺序：

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

titanic = sns.load_dataset("titanic")

my_colors = ['r','g','b','k','y','magenta']
titanic.groupby(['pclass', 'sex'])['survived'].mean().plot(kind='bar', color=my_colors)
plt.show()

或者您可以堆叠这些条形图：

titanic.groupby(['pclass', 'sex'])['survived'].mean().unstack('sex').plot(kind='bar', stacked=True)

为什么要使用mean而不是count？该如何理解这两个术语的区别？

- Serenity

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我使用Mean函数来计算每个组的生存率。 - DatCra

Answer 2

在编程方面，Altair非常方便。以下是三个不同的一行代码，可以生成这个数据集的三个不同可视化效果。

import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")

from altair import *

首个可视化。

Chart(titanic).mark_bar().encode(x='pclass:O', y='mean(survived)', column='sex').configure_cell(width=200, height=200)

第二个可视化。

Chart(titanic).mark_bar().encode(x='sex:N', y='mean(survived):Q',  column='pclass:O').configure_facet_cell(
        strokeWidth=0.0).configure_cell(width=200, height=200)

第三个可视化。

Chart(titanic).mark_bar().encode(x='pclass:O', y='mean(survived):Q',  color='sex:O').configure_cell(width=200, height=200)

- Nipun Batra

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非常感谢。我之前不知道Altair，看起来非常有帮助！ - DatCra