极客笔记如何使用Matplotlib限制Seaborn countplot中显示的组数？
Seaborn是一个很好用的绘图库，无论是在数据分析还是数据可视化方面，它都能够提供很多有用的功能。countplot是Seaborn中最基本、最简单的一种图表类型，它用于查看每个类别的数量分布。不过，有时候我们可能会需要限制countplot中显示的组数，这时我们就需要借助Matplotlib来达到这个目的。这篇文章将教你具体怎么做。
普通的Seaborn countplot
我们首先来看一下普通的Seaborn countplot。这里我们以Titanic数据集为例，查看不同性别的乘客数量。
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")
sns.countplot(x="sex", data=titanic)
这段代码会生成一个简单的countplot图表，横轴是sex属性，纵轴是对应属性下的数量。
使用Matplotlib限制group数量
接下来我们来看看如何使用Matplotlib限制countplot中显示的组数。假设我们现在想要只展示票价在前三名的旅客性别分布，我们怎么做呢？
这里我们可以借助Seaborn内部的函数ax.set_xticklabels()，通过这个函数，我们可以手动设置横轴上要显示的标签。具体来讲，我们只需要记录需要展示的前三名票价组，以及对应的标签，然后将这些标签设置进横轴上即可。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic = sns.load_dataset("titanic")
data = titanic.loc[titanic['fare'].isin(titanic['fare'].sort_values(ascending=False).unique()[:3])]
ax = sns.countplot(x="fare", hue="sex", data=data)
ax.set_xticklabels(["high", "medium", "low"])
plt.show()
这段代码中，我们首先选取了票价在前三名的数据（data），然后使用Seaborn countplot生成了一个堆积柱状图，横轴是票价，纵轴是对应票价下不同性别的数量。
接着，我们手动将横轴标签设置为high、medium、low，这三个标签分别代表票价前三名的标签。
可以看到，横轴上只展示了high、medium、low三个标签，这就成功限制了group数量。
带标签的限制group数
接下来我们再来一个稍微复杂一些的例子：假设我们需要针对top-k个类别进行group-by的情况，我们怎么设置呢？具体来说，我们需要将top-k的类别整合成一个“其他”类别，以便我们能够限制group数量。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# 求top-n个票价类别，其他类别归为“其他”
top_n = 5# 如何使用Matplotlib限制Seaborn countplot中显示的组数？
Seaborn是一个很好用的绘图库，无论是在数据分析还是数据可视化方面，它都能够提供很多有用的功能。countplot是Seaborn中最基本、最简单的一种图表类型，它用于查看每个类别的数量分布。不过，有时候我们可能会需要限制countplot中显示的组数，这时我们就需要借助Matplotlib来达到这个目的。这篇文章将教你具体怎么做。
普通的Seaborn countplot
我们首先来看一下普通的Seaborn countplot。这里我们以Titanic数据集为例，查看不同性别的乘客数量。
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")
sns.countplot(x="sex", data=titanic)
这段代码会生成一个简单的countplot图表，横轴是sex属性，纵轴是对应属性下的数量。
使用Matplotlib限制group数量
接下来我们来看看如何使用Matplotlib限制countplot中显示的组数。假设我们现在想要只展示票价在前三名的旅客性别分布，我们怎么做呢？
这里我们可以借助Seaborn内部的函数ax.set_xticklabels()，通过这个函数，我们可以手动设置横轴上要显示的标签。具体来讲，我们只需要记录需要展示的前三名票价组，以及对应的标签，然后将这些标签设置进横轴上即可。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic = sns.load_dataset("titanic")
data = titanic.loc[titanic['fare'].isin(titanic['fare'].sort_values(ascending=False).unique()[:3])]
ax = sns.countplot(x="fare", hue="sex", data=data)
ax.set_xticklabels(["high", "medium", "low"])
plt.show()
这段代码中，我们首先选取了票价在前三名的数据（data），然后使用Seaborn countplot生成了一个堆积柱状图，横轴是票价，纵轴是对应票价下不同性别的数量。在改变横轴标签之前，我们先画出这个堆积柱状图。
接着，我们手动将横轴标签设置为high、medium、low，这三个标签分别代表票价前三名的标签。
可以看到，横轴上只展示了high、medium、low三个标签，这就成功限制了group数量。
带标签的限制group数
接下来我们再来一个稍微复杂一些的例子：假设我们需要针对top-k个类别进行group-by的情况，我们怎么设置呢？具体来说，我们需要将top-k的类别整合成一个“其他”类别，以便我们能够限制group数量。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# 求top-n个票价类别，其他类别归为“其他”
top_n = 5# 如何使用Matplotlib限制Seaborn countplot中显示的组数？
Seaborn是一个很好用的绘图库，无论是在数据分析还是数据可视化方面，它都能够提供很多有用的功能。countplot是Seaborn中最基本、最简单的一种图表类型，它用于查看每个类别的数量分布。不过，有时候我们可能会需要限制countplot中显示的组数，这时我们就需要借助Matplotlib来达到这个目的。这篇文章将教你具体怎么做。
普通的Seaborn countplot
我们首先来看一下普通的Seaborn countplot。这里我们以Titanic数据集为例，查看不同性别的乘客数量。
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")
sns.countplot(x="sex", data=titanic)
这段代码会生成一个简单的countplot图表，横轴是sex属性，纵轴是对应属性下的数量。
使用Matplotlib限制group数量
接下来我们来看看如何使用Matplotlib限制countplot中显示的组数。假设我们现在想要只展示票价在前三名的旅客性别分布，我们怎么做呢？
这里我们可以借助Seaborn内部的函数ax.set_xticklabels()，通过这个函数，我们可以手动设置横轴上要显示的标签。具体来讲，我们只需要记录需要展示的前三名票价组，以及对应的标签，然后将这些标签设置进横轴上即可。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic = sns.load_dataset("titanic")
data = titanic.loc[titanic['fare'].isin(titanic['fare'].sort_values(ascending=False).unique()[:3])]
ax = sns.countplot(x="fare", hue="sex", data=data)
ax.set_xticklabels(["high", "medium", "low"])
plt.show()
这段代码中，我们首先选取了票价在前三名的数据（data），然后使用Seaborn countplot生成了一个堆积柱状图，横轴是票价，纵轴是对应票价下不同性别的数量。在改变横轴标签之前，我们先画出这个堆积柱状图：
接着，我们手动将横轴标签设置为high、medium、low，这三个标签分别代表票价前三名的标签。最后得到的图表如下：
可以看到，横轴上只展示了high、medium、low三个标签，这就成功限制了group数量。
带标签的限制group数
接下来我们再来一个稍微复杂一些的例子：假设我们需要针对top-k个类别进行group-by的情况，我们怎么设置呢？具体来说，我们需要将top-k的类别整合成一个“其他”类别，以便我们能够限制group数量。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# 求top-n个票价类别，其他类别归为“其他”
top_n = 5# 如何使用Matplotlib限制Seaborn countplot中显示的组数？
Seaborn是一个很好用的绘图库，无论是在数据分析还是数据可视化方面，它都能够提供很多有用的功能。countplot是Seaborn中最基本、最简单的一种图表类型，它用于查看每个类别的数量分布。不过，有时候我们可能会需要限制countplot中显示的组数，这时我们就需要借助Matplotlib来达到这个目的。这篇文章将教你具体怎么做。
普通的Seaborn countplot
我们首先来看一下普通的Seaborn countplot。这里我们以Titanic数据集为例，查看不同性别的乘客数量。
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")
sns.countplot(x="sex", data=titanic)
这段代码会生成一个简单的countplot图表，横轴是sex属性，纵轴是对应属性下的数量。
使用Matplotlib限制group数量
接下来我们来看看如何使用Matplotlib限制countplot中显示的组数。假设我们现在想要只展示票价在前三名的旅客性别分布，我们怎么做呢？
这里我们可以借助Seaborn内部的函数ax.set_xticklabels()，通过这个函数，我们可以手动设置横轴上要显示的标签。具体来讲，我们只需要记录需要展示的前三名票价组，以及对应的标签，然后将这些标签设置进横轴上即可。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic = sns.load_dataset("titanic")
data = titanic.loc[titanic['fare'].isin(titanic['fare'].sort_values(ascending=False).unique()[:3])]
ax = sns.countplot(x="fare", hue="sex", data=data)
ax.set_xticklabels(["high", "medium", "low"])
plt.show()
这段代码中，我们首先选取了票价在前三名的数据（data），然后使用Seaborn countplot生成了一个堆积柱状图，横轴是票价，纵轴是对应票价下不同性别的数量。在改变横轴标签之前，我们先画出这个堆积柱状图：
接着，我们手动将横轴标签设置为high、medium、low，这三个标签分别代表票价前三名的标签。最后得到的图表如下：
可以看到，横轴上只展示了high、medium、low三个标签，这就成功限制了group数量。
带标签的限制group数
接下来我们再来一个稍微复杂一些的例子：假设我们需要针对top-k个类别进行group-by的情况，我们怎么设置呢？具体来说，我们需要将top-k的类别整合成一个“其他”类别，以便我们能够限制group数量。代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# 求top-n个票价类别，其他类别归为“其他”
top_n = 5
top_fares = titanic.groupby("fare").size().sort_values(ascending=False)[:top_n]
fares = top_fares.index.values.tolist()
labels = [f"fare_{i}" for i in range(1, top_n+1)]
other_fares = titanic[~titanic["fare"].isin(fares)]["fare"]
other_sum = other_fares.size
if other_sum > 0:
fares.append("other")
labels.append("other")
data = titanic.loc[titanic["fare"].isin(fares)]
data.loc[data["fare"] == "other", "fare"] = "other_fare"
ax = sns.countplot(x="fare", hue="sex", data=data)
ax.set_xticklabels(labels)
plt.show()
这段代码首先计算了票价排名前top_n的票价类别（top_fares），然后将这些类别的票价整合成一个“其他”类别（other_fares）。如果数据中还存在其他不属于top_n的票价类别，就将它们归为“其他”类别。然后，我们使用loc函数从数据中筛选出这些类别，再利用Seaborn countplot生成堆积柱状图。最后，我们将标签设置为 fare_1 到 fare_n，以及“其他”，并将标签设置到横轴上。
运行这段代码，我们就可以得到下面这个带有标签的限制group数的图表：
可以看到，我们成功将票价排名前5的类别整合成了一个“其他”类别，并在横轴上加上了对应的标签。这样，我们就完成了Seaborn countplot图表中限制group数量的操作。
总结一下，Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，但是在一些特殊情况下，我们可能需要通过Matplotlib来进一步调整Seaborn的图标输出结果，以满足我们的需求。限制countplot中显示的组数就是一个这样的例子。如果你需要限制Seaborn countplot中的group数量，不妨试试上述方法！