如何根据唯一列值进行绘图？

Question

我是一名初学者，正在学习使用 python 进行数据可视化。 我发现联合国提供的一个非常酷的数据集，其格式如下：

Afghanistan 1975 2127   
Afghanistan 1985 3509   
Afghanistan 1995 1243   
Afghanistan 2005 1327
Albania 1975 4595   
Albania 1985 7880   
Albania 1995 2087   
Albania 2005 4254
etc...

到目前为止，我一直在用这样的语句解析各个国家/地区：

china = data[data.area == 'China']

这对于选择单个国家/地区很好，但现在，我想绘制所有这些国家/地区。我该怎么办？ 到目前为止，我已经尝试过了，但不知道如何使它工作：

old_value = data.iloc[0]
for i in len(data):
    if data.iloc[i].area == old_value:
#         add to current set
    else:
#      create new set

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

鉴于您的数据

• 设置导入和数据框

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# plot parameters
plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 10.0)

data = {'country': ['Afghanistan', 'Afghanistan', 'Afghanistan', 'Afghanistan', 'Albania', 'Albania', 'Albania', 'Albania'],
        'year': [1975, 1985, 1995, 2005, 1975, 1985, 1995, 2005],
        'value': [2127, 3509, 1243, 1327, 4595, 7880, 2087, 4254]}

df = pd.DataFrame(data)

       country  year  value
0  Afghanistan  1975   2127
1  Afghanistan  1985   3509
2  Afghanistan  1995   1243
3  Afghanistan  2005   1327
4      Albania  1975   4595
5      Albania  1985   7880
6      Albania  1995   2087
7      Albania  2005   4254

将seaborn.barplot 与hue 参数一起使用

p = sns.barplot(x='year', y='value', hue='country', data=df)

横向

p = sns.barplot(x='value', y='year', hue='country', data=df, orient='h')

每个国家/地区的单独图

• 使用plt.subplot(1, 2, i) 行乘以列应该等于唯一国家/地区的数量，如果有奇数则+1。

max_value = df.value.max() + 100  # + 100 to add padding at the top of the plot; 100 is an arbitrary value and can be removed
for i, country in enumerate(df.country.unique(), 1):  # iterate through each unique country
    data = df[df.country == country]  # filter by country
    plt.subplot(1, 2, i)  # rows, columns, i: plot index beginning at 1
    sns.barplot(x='year', y='value', data=data)
    plt.ylim(0, max_value)  # set y-lim with max of the value column; makes it easier to compare countries
    plt.title(country)