分组后的Python seaborn水平条图刻度轴标签

Question

在使用 groupby 并尝试使用 seaborn 绘图时，我遇到了轴标签问题。这是我的问题：

import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns
%matplotlib inline

df = pd.DataFrame({'user': ['Bob', 'Jane','Alice','Bob','Jane','Alice'], 
                   'income': [40000, 50000, 42000,47000,53000,46000]})

groupedProduct = df.groupby(['Product']).sum().reset_index()

然后我使用 seaborn 绘制水平条形图：

bar = sns.barplot( x="income", y="user", data=df_group_user, color="b" ) 
#Prettify the plot
bar.set_yticklabels( bar.get_yticks(), size = 10)
bar.set_xticklabels( bar.get_xticks(), size = 10)
bar.set_ylabel("User", fontsize = 20)
bar.set_xlabel("Income ($)", fontsize = 20)
bar.set_title("Total income per user", fontsize = 20)
sns.set_theme(style="whitegrid")
sns.set_color_codes("muted")

不幸的是，当我以这种方式运行代码时，y 轴刻度标记为 0、1、2，而不是我希望的 Bob、Jane、Alice。

如果我按以下方式使用 matplotlib，我可以解决这个问题：

df_group_user = df.groupby(['user']).sum()

df_group_user['income'].plot(kind="barh")

plt.title("Total income per user")
plt.ylabel("User")
plt.xlabel("Income ($)")

理想情况下，我想使用 seaborn 进行绘图，但如果我不像上面那样使用 reset_index()，那么在调用 sns.barplot 时：

bar = sns.barplot( x="income", y="user", data=df_group_user, color="b" ) 

ValueError: Could not interpret input 'user'

Answer 1

只需尝试重写 x 和 y 轴的位置。

我正在使用 diff 数据框来展示类似的情况。

gp = df.groupby("Gender")['Salary'].sum().reset_index()
gp

输出：

    Gender  Salary
0   Female  8870
1   Male    23667

现在在绘制条形图时，先提及 x 轴，然后提供 y 轴并检查，

bar = sns.barplot(x = 'Salary', y = "Gender", data = gp);