Python Pandas – 使用Seaborn绘制按分类变量分组的一组垂直条形图

在数据分析和可视化中，常常需要根据分类变量分组展示数据的分布情况，此时，可以使用垂直条形图来呈现。而 Python 中的 Pandas 库和 Seaborn 库可以方便地实现这一功能。

在本文中，我们将介绍使用 Pandas 和 Seaborn 绘制按分类变量分组的一组垂直条形图的方法，并附上示例代码。

准备数据

首先，我们需要准备数据。在本文中，我们使用 Seaborn 自带的数据集 tips 来进行演示。这个数据集记录了某个餐厅的服务员获得的小费金额、就餐费用、就餐人数、性别、就餐日期和就餐时段等信息。

下面是读入数据集的代码：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

绘制垂直条形图

接下来，我们使用 Seaborn 库中的 barplot() 函数来绘制垂直条形图。这个函数可以用于展示一个或多个分类变量的分布情况。

下面是绘制单个分类变量的垂直条形图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.show()

在上述代码中，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了需要展示的数值变量的名称，而 data 参数则指定了数据集。

上图展示了不同日期的总账单金额的分布情况。我们可以看到周日的总账单金额是最高的，周六的总账单金额则要比其他日期稍低。

下面是绘制多个分类变量的垂直条形图的示例代码：

sns.barplot(x='day', y='total_bill', hue='sex', data=tips)
plt.show()

在上述代码中，hue 参数指定了另一个分类变量的名称。执行这段代码后，我们可以看到垂直条形图的结果

上图展示了不同日期和性别的总账单金额的分布情况。我们可以看到周日的总账单金额仍然是最高的，而男性的总账单金额比女性稍高。

改变样式

在使用 Seaborn 绘制垂直条形图时，我们可以通过 palette 参数来改变条形的颜色。此外，我们还可以通过 capsize 参数来添加误差线，从而更好地展示数据的分布情况。

下面是修改颜色和添加误差线的示例代码：

sns.barplot(x='day', y='total_bill', hue='sex', data=tips, palette='Set1', capsize=0.1)
plt.show()

执行这段代码后，我们可以看到垂直条形图的结果

上图中的不同颜色表示男性和女性的数据。我们可以看到，女性的数据比男性更加分散，这也再次证明了之前的观察结论。

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Pandas 和 Seaborn 绘制按分类变量分组的一组垂直条形图。通过示例代码，我们学习了如何使用 barplot() 函数绘制单个分类变量的垂直条形图以及多个分类变量的垂直条形图，并且了解了如何改变样式，包括条形的颜色和是否添加误差线。

总的来说，Pandas 和 Seaborn 提供了很方便的工具用于可视化数据集，并且可以进行一些样式上的调整来提升图表的易读性。希望本文对于你在数据可视化方面有所帮助。