【Seaborn】sns.barplot() 函数：条形图、柱状图

sns.barplot() —— 条形图（Bar Plot）

seaborn.barplot() 用于可视化类别数据的均值及其置信区间，适用于 分类变量与数值变量的关系，并可显示 误差范围（默认95% 置信区间）。

---

1. 语法

import seaborn as sns

sns.barplot(data=None, x=None, y=None, hue=None, estimator=None, ci=95, palette=None, orient=None)

主要参数

参数	作用
data	DataFrame 数据集
x	分类变量
y	数值变量
hue	按子类别分组（不同颜色）
estimator	聚合统计函数（默认 mean）
ci	误差范围（默认 95% 置信区间，可设为 None 关闭）
palette	颜色方案（如 "Blues"、"pastel"）
orient	'v' 竖向（默认） 或 'h' 横向

---

2. 基本示例

2.1 计算均值（默认）

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = sns.load_dataset("titanic")

# 绘制条形图
sns.barplot(data=data, x="class", y="fare")

plt.title("Average Fare by Class")
plt.show()

📌 说明

• x="class" → 分类变量（头等舱/二等舱/三等舱）。
• y="fare" → 计算票价的平均值（默认 estimator=mean）。
• 误差线表示 95% 置信区间。
  

---

2.2 关闭置信区间

sns.barplot(data=data, x="class", y="fare", ci=None)

plt.show()

📌 ci=None 取消误差范围（仅显示均值）。

---

2.3 按类别显示（hue 参数）

sns.barplot(data=data, x="class", y="fare", hue="sex")

plt.show()

📌 作用

• hue="sex" → 不同性别用不同颜色表示。
  

---

2.4 计算中位数（estimator 参数）

import numpy as np

sns.barplot(data=data, x="class", y="fare", estimator=np.median)

plt.show()

📌 作用

• estimator=np.median → 计算票价的中位数。
  

---

3. 调整美观

3.1 横向条形图（orient="h"）

sns.barplot(data=data, x="fare", y="class", orient="h")

plt.show()

📌 作用

• orient="h" → 横向条形图（适用于类别较长时）。
  

---

3.2 设置颜色（palette）

sns.barplot(data=data, x="class", y="fare", hue="sex", palette="pastel")

plt.show()

📌 常见调色板

• "pastel"、"Blues"、"coolwarm"、"magma"。
  

---

4. sns.barplot() vs sns.countplot()

	sns.barplot()	sns.countplot()
作用	计算数值均值（默认）	统计类别个数
适用数据	分类变量 + 数值变量	仅分类变量
是否可计算 mean/median	✅ 支持	❌ 不支持

---

5. 总结

✅ sns.barplot() 适用于计算类别数据的均值，并可显示误差范围。
✅ 常见参数

• hue 按类别分色，palette 控制颜色，estimator=np.median 计算中位数。
• orient="h" 横向条形图，ci=None 关闭置信区间。