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前言: sns.countplot() 用于画类别特征的频数条形图。 函数中的参数如下所示: sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data
前言:
sns.countplot() 用于画类别特征的频数条形图。
函数中的参数如下所示:
sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None,
hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None,
saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)
参数说明:
以titanic.csv为例(具体数据)
例一:x轴上的条形图
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=pd.read_csv('train.csv')
titanic.columns
#x轴上的条形图
sns.countplot(x='Pclass',data=titanic)
plt.show()
#或者直接使用df[col]
sns.countplot(x=titanic['Pclass'])
运行结果:
例二:y轴上的条形图
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=pd.read_csv('train.csv')
titanic.columns
#y轴上的条形图
sns.countplot(y='Pclass',data=titanic)
plt.show()
#或者直接使用df[col]
sns.countplot(y=titanic['Pclass'])
运行结果:
例三:hue(颜色)
# hue
sns.countplot(x='Pclass', hue='Survived', data=titanic)
plt.show()
# 或者直接使用df[col]
sns.countplot(x=titanic['Pclass'], hue=titanic['Survived'])
运行结果:
import pandas as pd
import seaborn as sns
titanic = pd.read_csv('train.csv')
titanic.columns
#order,hue_order
sns.countplot(x='Pclass',hue='Survived',data=titanic,order=[3,2,1],hue_order=[1,0])
plt.show()
运行结果:
例四:改变柱状图样式 palette
import pandas as pd
import seaborn as sns
titanic = pd.read_csv('train.csv')
titanic.columns
#调色板
sns.countplot(x=‘Pclass',data=titanic,palette=“Set3”)
plt.show()
运行结果:
例五:指定子图
#ax指定子图
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='Pclass', data=titanic, ax=ax[0])
sns.countplot(y='Pclass', data=titanic, ax=ax[1])
plt.show()
运行结果:
到此这篇关于python sns.countplot() 绘画条形图详情的文章就介绍到这了,更多相关Python 条形图内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: python sns.countplot() 绘画条形图详情
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