极客笔记Python Pandas – 使用Seaborn绘制两个分类变量的嵌套分组的垂直条形图
在实际的数据分析过程中，我们通常需要对多个变量进行比较和可视化分析，尤其是分类变量的比较。本文介绍如何使用Python Pandas库中的Seaborn模块绘制两个分类变量之间的嵌套分组的垂直条形图。
数据准备
首先，我们需要准备一份包含两个分类变量的数据集。这里我们使用Pandas自带的数据集“titanic”作为例子。让我们先导入必要的库和数据集：
import seaborn as sns
import pandas as pd
titanic = sns.load_dataset('titanic')
我们查看一下数据集的前5行：
print(titanic.head(5))
输出：
survived pclass sex age sibsp parch fare embarked class \
0 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S Third
1 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C First
2 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S Third
3 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S First
4 0 3 male 35.0 0 0 8.0500 S Third
who adult_male deck embark_town alive alone
0 man True NaN Southampton no False
1 woman False C Cherbourg yes False
2 woman False NaN Southampton yes True
3 woman False C Southampton yes False
4 man True NaN Southampton no True
可以看到，数据集包含了关于泰坦尼克号乘客的一些信息，包括乘客是否幸存，所在船舱等级，性别等。
绘制嵌套分组的垂直条形图
假设我们想要比较不同性别的幸存率在每个船舱等级下的差异。我们可以通过绘制两个分类变量的嵌套分组的垂直条形图来实现。
首先，我们使用Pandas的groupby方法进行数据分组和聚合：
grouped = titanic.groupby(['sex', 'pclass'])
survived_pct = grouped['survived'].mean().reset_index()
上述代码中，我们首先用[‘sex’, ‘pclass’]两个变量将数据集titanic分组，然后对分组后的数据计算幸存率的均值，最后用reset_index方法将结果以DataFrame的形式存储起来。
接下来，我们使用Seaborn中的barplot方法进行垂直条形图的绘制：
sns.barplot(x='pclass', y='survived', hue='sex', data=survived_pct)
上述代码中，我们指定x、y、hue三个参数，其中x表示x轴变量，y表示y轴变量，hue表示用于分组的变量。最后一个参数data则指定了绘图数据。运行上述代码，我们可以得到如下图所示的嵌套分组的垂直条形图
从图上可以看到，在三个船舱等级下，女性的幸存率都明显高于男性的幸存率。
结论
在本文中，我们介绍了如何使用Python Pandas库中的Seaborn模块绘制两个分类变量之间的嵌套分组的垂直条形图。通过对泰坦尼克号数据的分析和可视化，我们发现在不同船舱等级下，女性的幸存率普遍高于男性的幸存率。这种统计分析和可视化手段可以帮助我们更好地理解数据，探索数据背后的规律和关系，为后续的决策和分析提供参考依据。