可以收藏 :如何用seaborn简单有效的画出多个barplot

sns.barplot/sns.countplot/sns.boxplot参数设置 1.利用sns.barplot绘制柱状图 语法: seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,\ estimator=<function mean>,ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None,\ color=None, palette=None, saturation=0. 阅读详情

有时我们想在子图中绘制多个条形图(barplot),这个例子展示了一个很好的方法。

上传样本数据

import seaborn as sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")

tips.head(2)
total_billtipsexsmokerdaytimesize
016.991.01FemaleNoSunDinner2
110.341.66MaleNoSunDinner3

按日期和性别聚合数据,并汇总每个维度下的小费(tips)

tips_agg = tips.groupby(['day','sex'])['tip'].sum().reset_index()
tips_agg
daysextip
0ThurMale89.41
1ThurFemale82.42
2FriMale26.93
3FriFemale25.03
4SatMale181.95
5SatFemale78.45
6SunMale186.78
7SunFemale60.61

如果未安装,请安装最新的 seaborn 包

!pip install seaborn==0.11.2

可视化数据中每个不同工作日的男性与女性的小费数量

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import math

# automatically adjust the rows and colums 
all_days = list(set(tips_agg['day']))
n_cols = 3
n_rows = math.ceil(len(all_days)/n_cols)


# give the figsize
fig, axes = plt.subplots( n_rows, n_cols, figsize=(20, 10))


for i in range(n_rows):
  for j in range(n_cols):
    index = i*n_cols+j
    
    if index >= len(all_days):
      break

    day = all_days[index]
    bp = sns.barplot(ax=axes[i, j], data=tips_agg[tips_agg['day']==day], x='sex', y='tip')
    bp.set(title=day)
    for item in bp.get_xticklabels():
        item.set_rotation(45)

# if the x axis title is very long, this configuration will be very useful 
plt.tight_layout()

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data science examples

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