Pandas 绘图栏顺序类别

Question

我有一个包含三个唯一值的分类变量的数据集，"low"、"medium" 和 "high":

df.CatVar.value_counts()
Out[93]: 
Medium    35832
Low       25311
High      12527
Name: CatVar, dtype: int64

我正在尝试将唯一值的数量绘制为条形图。但是，以下代码按 ["Medium"、"Low"、"High"]

的顺序给出了条形图

df.CatVar.value_counts().plot(kind="bar")

如何更改图中条形的顺序？

Answer 1

以下代码解决了我的问题：

df.CatVar.value_counts()[['Low', 'Medium', 'High']].plot(kind="bar")

Answer 2

有 2 种可能的解决方案 - 在绘图之前更改 index 的顺序 - 通过 reindex 或 loc:

df.CatVar.value_counts().reindex(["Low", "Medium", "High"]).plot(kind="bar")

df.CatVar.value_counts().loc[["Low", "Medium", "High"]].plot(kind="bar")

或者使用ordered categorical，所以在value_counts之后通过categories参数获取订单：

df.CatVar = pd.Categorical(df.CatVar, categories=["Low", "Medium", "High"], ordered=True)
df.CatVar.value_counts(sort=False).plot(kind="bar")

样本:

df = pd.DataFrame({'CatVar':['Low','Medium','Low','Low','Medium','High']})
print (df)
   CatVar
0     Low
1  Medium
2     Low
3     Low
4  Medium
5    High

df.CatVar.value_counts().reindex(["Low", "Medium", "High"]).plot(kind="bar")

Answer 3

如果你不介意使用seaborn，你可以使用countplot，它有参数传递order:

import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'CatVar':['Low','High','Low','Low','Medium']})
sns.countplot(x='CatVar', data=df, order=['Low', 'Medium', 'High']);

Pandas 绘图栏顺序类别

Pandas plot bar order categories

python

plot

categories

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