条形图归一化和组的排序（x轴）

Question

下面是我要尝试实现seaborn的barplot的那部分所需的工作。

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

da = pd.read_csv("nhanes_2015_2016.csv")

da["DMDMARTL"] = da.DMDMARTL.fillna("Missing")
da["DMDMARTLdescript"] = da.DMDMARTL.replace({1: "Married", 2: "Widowed", 3: "Divorced", 4: "Separated", 5: "Never married", 
                             6: "Living with partner",       77: "Refused", 99: "Don't know"})

da["RIAGENDRx"] = da.RIAGENDR.replace({1: "Male", 2: "Female"})

da["agegrp"] = pd.cut(da.RIDAGEYR, [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80])

我在这里和那里拼凑了一些代码，然后得出下面的内容。

y = "prop"
dx = da.loc[~da.RIAGENDRx.isin(["Male"]), :]
plt.figure(figsize=(12, 5))
prop_df = (dx["agegrp"]
       .groupby(dx["DMDMARTLdescript"])
       .value_counts(normalize=True)
       .rename(y)
       .reset_index())
sns.barplot(x="agegrp", y=y, hue="DMDMARTLdescript", data=prop_df)

运行上面的代码的结果如下

我生成的情节存在以下问题。

1. 尽管我已要求对每个年龄段进行归一化处理（（归一化= True），但基于图像，很明显每个年龄段中的条形总和都超过了1。

2. 年龄组沿x轴以某种任意方式排序。我不确定如何按数字顺序对其进行排序。

（csv文件在github link处公开可用。）