barplot中的索引和排序问题

Question

我从我的数据框中提取了X 和Y，如下所示： X 是 UInt64Index([19, 35, 29, 10, 5, 9, 45, 72, 3, 18], dtype='uint64') 而Y 是array([14336, 6812, 4265, 3857, 2960, 1986, 1730, 1233, 1128, 841])。

现在我想使用sns.barplot 来绘制X 与Y 的对比。这意味着在情节中我必须看到，例如X=19 在Y 中具有最高的相关值，即14336。

当我使用时

ax=sns.barplot(X, Y)
# add the values of each x index on the bars in the barplot
for p, q in zip(ax.patches, Y):
    ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
        p.get_height()*(1.01),
        "{}".format(q),
        ha = 'center'
       )

我看到以下情节：

不幸的是，我看到了不同的价值观！显然sns.barplot 对X 进行排序（从小到大的值），但是它不会改变Y 中的相关值。

有没有人有办法解决这个问题？

谢谢！

Answer 1

这取决于你想展示什么，

所有条形按大小排序

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


X = np.array([19, 35, 29, 10, 5, 9, 45, 72, 3, 18])
Y = np.array([14336,  6812,  4265,  3857,  2960,  1986,  1730,  1233,  1128, 841])

ax = sns.barplot(X,Y, order=X)
for p, q in zip(ax.patches, Y):
    ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
        p.get_height()*(1.01),
        "{}".format(q),
        ha = 'center'  )
plt.show()

所有条形按 x 值排序

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


X = np.array([19, 35, 29, 10, 5, 9, 45, 72, 3, 18])
Y = np.array([14336,  6812,  4265,  3857,  2960,  1986,  1730,  1233,  1128, 841])

ax = sns.barplot(X,Y)
for p, q in zip(ax.patches, Y[np.argsort(X)]):
    ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
        p.get_height()*(1.01),
        "{}".format(q),
        ha = 'center'  )
plt.show()

Answer 2

我对 X 使用字符串而不是整数，并手动对其进行排序。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt


print "hello"

X = ["19", "35", "29", "10", "5", "9", "45", "72", "3", "18"]

order = ["19", "35", "29", "10", "5", "9", "45", "72", "3", "18"]

Y = [14336,  6812,  4265,  3857,  2960,  1986,  1730,  1233,  1128, 841]

ax=sns.barplot(X,Y, order=order)
# add the values of each x index on the bars in the barplot
for p, q in zip(ax.patches, Y):
    ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
        p.get_height()*(1.01),
        "{}".format(q),
        ha = 'center'
       )

plt.show()

Answer 3

恕我直言，我认为您可以更简单地实现您的结果图。为什么要计算单独的 X 和 Y 数组； seaborn 可以与 pandas 一起工作。你为什么要计算你的文本位置？他们已经在那里了：

假设你有一个数据框

df = pd.DataFrame([14336, 6812, 4265, 3857, 2960, 1986, 1730, 1233, 1128, 841], index=[19, 35, 29, 10, 5, 9, 45, 72, 3, 18])

然后你可以直接用

ax=sns.barplot(x=df.index, y=0, data=df, order=df.index)

像你一样在条形顶部打印值就是

for i, y in enumerate(df[0]):
    ax.text(i, 1.01*y, str(y), ha='center')

但是，我会使用条形图和值之间的恒定间隙，而不是随条形图高度缩放的...

编辑：
我认为可以更好地替代像问题中那样计算单独的 X 和 Y：

您可以从数据框中提取子系列。假设您的原始数据框称为df：

s = df[df.is_attributed==1].app.value_counts()

并且 plot 命令稍微改变为

ax = sns.barplot(x=s.index, y=s, order=s.index)

...当然，文本循环也是如此：

for i, y in enumerate(s):
    ax.text(i, 1.01*y, str(y), ha='center')