Question

考虑这个调查数据：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'wild':['little', 'little', 'very'], 'raw':['medium', 'medium', 'very'],
                   'rotten':['little', 'very', 'medium']})

我想总结一下。一种方法是散点图，在x轴上具有'wild'，'raw'和'rotten'，在y轴上具有'very'，'medium'，'little'，按顺序。

我一直在努力解决这个问题，但我无法想出正确的方法。

Answer 1

分类特征的散点图没有意义。要总结这些数据，您可以使用条形图。

为此，你可以使用seaborn的countplot：

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

df = pd.DataFrame({'wild':['little', 'little', 'very'], 'raw':['medium', 'medium', 'very'],
               'rotten':['little', 'very', 'medium']})

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

plt.show()

Answer 2

您可以做的是将您的类别处理为以下值，你会有野性的，粗糙的＆＃39;生涩的＆＃39;腐烂的＆＃39;在x轴上，y轴上的分数对应于“小”，“中等”的映射值的平均值。而且非常＆＃39;

mapping = {'little': 1, 'medium': 2,'very':3}
df=df.replace({'raw': mapping, 'rotten': mapping,'wild':mapping})
x=['raw','rotten','wild']
plt.scatter(x,df.mean())

使用Pandas绘制分类数据摘要

2 个答案: