如何在Python中分类而不是数字地绘制Pandas Dataframe数据

Question

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    OUTPUT:
             intent sex   age
2        Suicide   F  21.0
3        Suicide   M  60.0
4        Suicide   M  64.0
5        Suicide   M  31.0
7   Undetermined   M  48.0
9     Accidental   M  50.0
11       Suicide   M  30.0
13       Suicide   M  43.0
15      Homicide   M  27.0
17       Suicide   M  55.0
20       Suicide   M  51.0
22       Suicide   F  52.0
24       Suicide   M  19.0
25      Homicide   M  51.0
26      Homicide   M  41.0
28       Suicide   M  21.0
29       Suicide   M  56.0
30      Homicide   M  43.0
32       Suicide   M  55.0
34       Suicide   M  27.0

pro = final['intent'] == 'Suicide'
suicide_df = final[pro]

suicide_df.plot.bar('sex')
plt.ylabel('age')
plt.xlabel('sex')
plt.show()

所以我最近刚刚开始使用Python开设一些数据科学在线课程，现在我们在Panadas图书馆。

我从死亡率的csv文件中获取了一个数据集，现在以pandas数据框的形式显示它，如上图所示......

我希望使条形图按性别分类，因此只显示两个条形图（一个用于男性，一个用于女性），并指示每个条形图中有多少条形图，而不是图像附加方式。任何指导都表示赞赏。Graph of what displays so far

Answer 1

您可以尝试在final数据框中绘制性别列的value_counts()：

final.sex.value_counts().plot.bar()
plt.xlabel('sex')
plt.ylabel('number died')

Answer 2

您可以使用：

suicide_df.groupby('sex')['intent'].count().plot.bar()

输出：