当有多个因素时，使用 searborn.barplot 绘制 pandas 数据框
Using searborn.barplot to plot a pandas dataframe when there are multiple factors
我有一个这样的 pandas 数据框：
有 10 种不同类型的“roi”和 8 种不同类型的“emb”。
我想制作10个sns条形图。每个地块是一个投资回报率。
然后在每个图中，x 轴网格是“emb”（即 w2v、bert 等）。 y 轴是 acc，即“sbj”（科目，总共有 3 个科目）的平均值。
当我查看 sns.barplot 教程页面时，我想我可能会这样使用：
ax = sns.barplot(x="emb", y="acc", data=df_im)
但它不会对 roi 进行分离。
结果：
我应该如何修改代码以仅针对一个特定的“roi”进行计算？
如果你只想要 PPA roi 试试：
ax = sns.barplot(x="emb", y="acc", data=df_im[df_im.roi == "PPA"])
我有一个这样的 pandas 数据框：
有 10 种不同类型的“roi”和 8 种不同类型的“emb”。
我想制作10个sns条形图。每个地块是一个投资回报率。
然后在每个图中，x 轴网格是“emb”（即 w2v、bert 等）。 y 轴是 acc，即“sbj”（科目，总共有 3 个科目）的平均值。
当我查看 sns.barplot 教程页面时，我想我可能会这样使用：
ax = sns.barplot(x="emb", y="acc", data=df_im)
但它不会对 roi 进行分离。
结果：
我应该如何修改代码以仅针对一个特定的“roi”进行计算？
如果你只想要 PPA roi 试试：
ax = sns.barplot(x="emb", y="acc", data=df_im[df_im.roi == "PPA"])