Question

我有一个数据框，其colnames = ['cuit'，'nivel_0'，'nivel_1'，'nivel_2']）。 “ nivel _...”列是不同类型行业的不同聚合级别。例如：耐用制造（nivel_2）>>计算机（nivel_1）>>笔记本电脑（nivel_0）。它们都是objects dtype。

我使用Seaborn为“ nivel_2”创建了一个分组依据，并创建了一个原型。

barplot=df.groupby('nivel_2')['nivel_2'].agg('nivel_2':'count')

#Bar Plot: Number of Companies by Types of Industries (level 2 of aggregation)
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(10,5))
ax=sns.barplot(barplot.index,barplot.values)
plt.title('Number of Companies by Types of Industries (level 2 of aggregation)')
plt.xticks(rotation='vertical')

我想为df.groupby('nivel_2')['nivel_2'].agg('nivel_2':'count')的每组获取该组并将其绘制为'nivel_1'变量。全部在同一代码行中。对于“ nivel_2”和“ nivel_1”变量，我有两个唯一的值。

有什么建议吗？

Answer 1

我认为您可以做到：

ax = df['nivel_2'].avlue_counts().plot.bar()

# other plot/format commands

如何绘制每个分组的变量

1 个答案: