如何对 seaborn 中的轴进行排序，以便显示具有最多值的类别

Question

我有一个包含大约 32 万条记录的数据集。其中，我想在 x 轴（在本例中为 Refined_ID）中按数量显示该类别的前 20 个实体的群图。怎样才能做到这一点？例如，如果我的数据是：

Refined_ID Refined_Age Name
e123        21         foo1
f123        19         bar1
z123        26         foo2
f123        29         bar2
e123        20         foo1
e1342       19         bar3
f123        20         foo3

我希望我的 x 轴排序为：

e123 f123 z123

这是我的代码：

g = sns.swarmplot(x = dfAnalysis['Refined_ID'].iloc[:20],y = dfAnalysis['Refined_Age'], hue = dfAnalysis['Name'], orient="v")
g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(),rotation=30)

由于数据框非常大，我将视图限制为前 20 行以进行测试。

更新 1

假设没有办法在 seaborn 中对轴进行动态排序，这就是我希望输出的样子：

Refined_ID Refined_Age     Name   Count_of_Refined_ID
    e123        21         foo1     2
    f123        19         bar1     3
    z123        26         foo2     1
    f123        29         bar2     3
    e123        20         foo1     3
    e1342       19         bar3     1
    f123        20         foo3     3

从这个数据框中，我想根据它们的数量绘制前两个 Refined_ID。在这种情况下，这两个类别将是 e123 和 f123。该地块将有：

x-axis: Refined ID (e123 and f123)
y-axis: Refined_Age (0 to 30)
Hue: Based on Name

Answer 1

这是你想要的吗？

counts = df['Refined_ID'].value_counts()
ix = (df['Refined_ID'].apply(lambda x: counts[x])
      .sort_values(ascending=False).index)
df.reindex(ix)

  Refined_ID  Refined_Age  Name
6       f123           20  foo3
3       f123           29  bar2
1       f123           19  bar1
4       e123           20  foo1
0       e123           21  foo1
5      e1342           19  bar3
2       z123           26  foo2

如何对 seaborn 中的轴进行排序，以便显示具有最多值的类别

How to sort axes in seaborn so that categories with most values are displayed

python

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