用seaborn绘制-多年来我的实体数量的时间演变

Question

我有pandas个数据框，代表包含3列的文档-年，名称，类型。

我正在尝试创建一个条形图，该条形图将显示我的文档多年来的时间演变，并且还将按类型将它们分开。

因此，当我有3年（2015、2016、2017）和2种类型（好，坏）时，我的图表将有6条（每年2条），并且条的高度将是其中的许多文档该类型的年份。

我正试图这样做：

data1['Name'] = 1
sns.barplot(x="Year", y="Name", hue="Type", data=data1)  

因为我认为barplot将对Names列的值求和，但它不能那样工作。

对不起，如果是愚蠢的问题，我正在寻找答案，但找不到任何答案。

Answer 1

假设您要计算Year和Type组合的每个不同记录

sns.countplot(data=data1, x="Year", hue="Type")

假设您要计算Year，Type和Name组合的每个不同记录

filtered_data = data1.drop_duplicates(subset=["Year", "Type", "Name"])
sns.countplot(data=filtered_data, x="Year", hue="Type")

Answer 2

g = sns.catplot(x="Year", hue="Type", col="Name", data=data1, kind="count")

  

对于您的任务， catplot（）将起作用。

     

使用catplot()组合一个countplot()和一个FacetGrid。 这允许   在其他类别变量中进行分组。使用catplot()是   比直接使用FacetGrid更安全，因为它可以确保同步   各个方面的可变顺序：

• 在这里，我将int放入列中来显示 Names 的数量
• 通过 day （根据您的情况，按年份）
• 并按 sex 上色（在您的情况下，按 Type 上色）

  

为什么需要 catplot() 带有构面并且数据   需要进行相应的修改：

sns.catplot(x="day", hue="sex", col="time", data=data1, kind="count")

  

这是使用分类数据进行绘图以更好地可视化的正确方法。

• 您不需要将列 "Names" 设为1，因为您只需为每个观察值分配1。 （我敢打赌那里是文件的名称。）因此，您想为"Good" vs "Bad"和每个year分开。

生成以下内容：

seaborn.countplot