python sns.countplot() 繪畫條形圖詳情

前言:

sns.countplot() 用於畫類別特征的頻數條形圖

函數中的參數如下所示:

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)

參數說明:

  • x: x軸上的條形圖,以x標簽劃分統計個數
  • y:y軸上的條形圖,以y標簽劃分統計個數
  • hue:在x或y標簽劃分的同時,再以hue標簽劃分統計個數
  • data:df或array或array列表,用於繪圖的數據集,x或y缺失時,data參數為數據集,同時x或y不可缺少,必須要有其中一個
  • order與 hue_order:分別是對x或y的字段排序,或是對hue的字段排序。排序的方式為列表
  • orient:強制定向,v:豎直方向;h:水平方向
  • palette:使用不同的調色板

以titanic.csv為例(具體數據)

例一:x軸上的條形圖

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軸上的條形圖
sns.countplot(x='Pclass',data=titanic)
plt.show()

#或者直接使用df[col]
sns.countplot(x=titanic['Pclass'])

運行結果:

例二:y軸上的條形圖

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軸上的條形圖
sns.countplot(y='Pclass',data=titanic)
plt.show()

#或者直接使用df[col]
sns.countplot(y=titanic['Pclass'])

運行結果:

例三:hue(顏色)

# 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'])

運行結果:

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()

運行結果:

例四:改變柱狀圖樣式 palette

import pandas as pd
import seaborn as sns

titanic = pd.read_csv('train.csv')
titanic.columns
#調色板
sns.countplot(x=‘Pclass',data=titanic,palette=“Set3”)
plt.show()

運行結果:

例五:指定子圖

#ax指定子圖
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()

運行結果:

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