如何在熊猫中制作非数值数据的条形图

Question

假设我有这些数据：

>>> df = pd.DataFrame(data={"age": [11, 12, 11, 11, 13, 11, 12, 11],
                        "response": ["Yes", "No", "Yes", "Yes", "Yes", "No", "Yes", "Yes"]})
>>> df
    age response
0   11  Yes
1   12  No
2   11  Yes
3   11  Yes
4   13  Yes
5   11  No
6   12  Yes
7   11  Yes

我想制作一个条形图，显示按年龄汇总的是或否答案。有可能吗？我尝试了hist和kind=bar，但都没有按年龄排序，而是分别绘制年龄和回复图。

看起来像这样：

  ^
4 |   o
3 |   o
2 |   o
1 |   ox      ox      o
0 .----------------------->
      11      12      13  

其中o为“是”，x为“否”。

此外，是否可以将数字分组？例如，如果您的范围从11到50，则可以将其放入5年的箱中。此外，是否可以在轴上或单个条上显示百分比或计数？

Answer 1

要生成多条形图，首先需要按年龄和响应进行分组，然后将数据帧取消堆叠：

df=df.groupby(['age','response']).size()
df=df.unstack()
df.plot(kind='bar')

这是输出图：

Answer 2

要bin您的数据，请查看pandas.cut() see docs。对于分类图，我发现seaborns包非常有用 - see the tutorial on categorical plots。下面是一个示例，用于使用随机样本提到的箱子的是/否计数图表：

df = pd.DataFrame(data={"age": randint(10, 50, 1000),
                    "response": [choice(['Yes', 'No']) for i in range(1000)]})

df['age_group'] = pd.cut(df.age, bins=[g for g in range(10, 51, 5)], include_lowest=True)
df.head()

   age response age_group
0   48      Yes  (45, 50]
1   31       No  (30, 35]
2   25      Yes  (20, 25]
3   29      Yes  (25, 30]
4   19      Yes  (15, 20]

import seaborn as sns
sns.countplot(y='response', hue='age_group', data=df, palette="Greens_d")