Matplotlib：在单个图上绘制两个或更多列的绘图计数图

Question

我的dataFrame，df：

Sno | Attribute_1   | Attribute_2   | Attribute_3
__________________________________________________
1   | option_1      | option_3      |option_2
2   | option_1      | option_1      |option_1
3   | option_2      | option_2      |option_2
4   | option_1      | option_1      |option_3
5   | option_3      | option_2      |option_2
6   | option_3      | option_3      |option_1
7   | option_1      | option_3      |option_2

此处Attribute_1，Attribute_2和Attribute_3包含分类数据 - 每行的option_1或option_2或option_3。

我想在同一个图上为所有属性创建一个计数图。 我能够通过以下方式完成一个专栏：

sns.countplot(x="Attribute_1", data=df);

我可以为每个属性单独创建，但我在寻找它，在同一个图上我可以计算所有属性的图。 即X轴将具有属性，每个属性将具有三个计数图。

Answer 1

Seaborn通常适用于长格式数据集。即而不是每个属性具有不同选项的3列，您将有两列，一列用于选项，一列用于属性。这可以通过pd.melt轻松创建。然后hue值可用于“选项”列：

sns.countplot(x="variable", hue="value", data=pd.melt(df))

完整示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

a= np.random.choice(["option_{}".format(i) for i in [1,2,3]], size=(12,3))
df = pd.DataFrame(a, columns=["Attribute_{}".format(i) for i in list("ABC")])

sns.countplot(x="variable", hue="value", data=pd.melt(df))

plt.show()

同样，您可以互换x和hue：

sns.countplot(x="value", hue="variable", data=pd.melt(df))