柱状图：seaborn.countplot

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原创最新推荐文章于 2026-02-25 02:15:27 发布 753 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

python绘图：柱状图绘制详解 柱状图用于反映数值变量的集中趋势，用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息，因此打算先介绍一下误差线方面的内容，然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图。 1.误差线的理解误差线源于统计学，表示数据误差(或不确定性)范围，以更准确的方式呈现数据。当label上有一组采样数据时，一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值，... 阅读详情

代码如下：

import seaborn as sns
sns.set(style="darkgrid")
titanic = sns.load_dataset("titanic")
ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)

效果：

在这里插入图片描述

按组分类画柱状图

fig, (axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(15,5))

# sns.factorplot('Embarked',data=titanic_df,kind='count',order=['S','C','Q'],ax=axis1)
# sns.factorplot('Survived',hue="Embarked",data=titanic_df,kind='count',order=[1,0],ax=axis2)
sns.countplot(x='Embarked', data=train_data, ax=axis1)
sns.countplot(x='Survived', hue="Embarked", data=train_data, order=[1,0], ax=axis2)

# group by embarked, and get the mean for survived passengers for each value in Embarked
embark_perc = train_data[["Embarked", "Survived"]].groupby(['Embarked'],as_index=False).mean()
sns.barplot(x='Embarked', y='Survived', data=embark_perc,order=['S','C','Q'],ax=axis3)

#坐大船的人是大部分的人
#救回的，没有救回的，分布是相似的。求回的是小部分
#c仓救回的比例最高