使用 pandas 和 seaborn 制作年龄金字塔图

Question

我正在处理模拟人口普查数据，并希望使用我的数据框从性别列中获取“男性”和“女性”的值，并将它们与他们的年龄进行对比，这本身就是一个不同的列。我尝试了多种不同的方法，根本无法绘制。 数据帧中的数据已被清理，我还尝试使用 numpy 数组拆分这些数据，尽管我知道有一种方法可以仅操作数据帧，但我不知道如何操作。

尝试的金字塔代码

*pop_age = df.T
pop_age.reset_index(inplace=True)
pop_age.columns = ['Age', 'Female', 'Male']
f, ax = plt.subplots(figsize=(10,20))
age_plot = sns.barplot(x='Male', y='Age', data=pop_age, lw=0)
age_plot = sns.barplot(x='Female', y='Age', data=pop_age, lw=0)
age_plot.set(xlabel='Population Count', ylabel='Age', title='Population Age Pyramid')*

Numpy 数组拆分数据

men=[]
women=[]

for i in range(len(data2)):
    if data2[i][7] == 'Male':
        a=data2[i]
        men.append(a)
    elif data2[i][7] == 'Female' or 'Fe male':
        b=data2[i]
        woman.append(b)

任何帮助将不胜感激。 :)

Answer 1

您的代码似乎不错。 您只需要为每个 barplot 精确设置所需的颜色： age_plot = sns.barplot(x='Male', y='Age', data=pop_age, lw=0, color = 'thecoloryouwant') 然后，您只需手动创建图例并更改 x 轴的刻度标签即可仅获取正值。