Seaborn 条形图排序

Question

我有一个有两列的熊猫数据框。

我需要按“计数”列排序的图。

dicti=({'37':99943,'25':47228,'36':16933,'40':14996,'35':11791,'34':8030,'24' : 6319 ,'2'  :5055 ,'39' :4758 ,'38' :4611  })
pd_df = pd.DataFrame(list(dicti.iteritems()))
pd_df.columns =["Dim","Count"]
plt.figure(figsize=(12,8))
ax = sns.barplot(x="Dim", y= "Count",data=pd_df )
ax.get_yaxis().set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, loc: "
{:,}".format(int(x))))
ax.set(xlabel="Dim", ylabel='Count')
for item in ax.get_xticklabels():
    item.set_rotation(90)
for i, v in enumerate(pd_df["Count"].iteritems()):        
    ax.text(i ,v[1], "{:,}".format(v[1]), color='m', va ='bottom', 
    rotation=45)
plt.tight_layout()

现在情节按“昏暗”列排序，我需要按“计数”列排序，我该怎么做？

Answer 1

您可以为此使用 order 参数。

sns.barplot(x='Id', y="Speed", data=df, order=result['Id'])

归功于韦恩。

查看他的其余代码。

Answer 2

您必须以所需的方式对数据框进行排序并重新索引它以创建新的升序/降序索引。 之后，您可以使用索引作为 x 值绘制条形图。 然后按数据框的 Dim 列设置标签：

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

dicti=({'37':99943,'25':47228,'36':16933,'40':14996,'35':11791,'34':8030,'24' : 6319 ,'2'  :5055 ,'39' :4758 ,'38' :4611  })
pd_df = pd.DataFrame(list(dicti.items()))
pd_df.columns =["Dim","Count"]
print (pd_df)
# sort df by Count column
pd_df = pd_df.sort_values(['Count']).reset_index(drop=True)
print (pd_df)

plt.figure(figsize=(12,8))
# plot barh chart with index as x values
ax = sns.barplot(pd_df.index, pd_df.Count)
ax.get_yaxis().set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, loc: "{:,}".format(int(x))))
ax.set(xlabel="Dim", ylabel='Count')
# add proper Dim values as x labels
ax.set_xticklabels(pd_df.Dim)
for item in ax.get_xticklabels(): item.set_rotation(90)
for i, v in enumerate(pd_df["Count"].iteritems()):        
    ax.text(i ,v[1], "{:,}".format(v[1]), color='m', va ='bottom', rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 3

准备数据框，使其按所需的列排序。

现在将其作为参数传递给函数。

import pandas as pd
import seaborn as sns

dicti=({'37': 99943,'25': 47228,'36': 16933,'40': 14996,'35': 11791,'34': 8030,'24': 6319 ,'2': 5055 ,'39': 4758 ,'38' :4611})
pd_df = pd.DataFrame(list(dicti.items()))
pd_df.columns =["Dim", "Count"]

# Here the dataframe is already sorted if not use the below line
# pd_df = pd_df.sort_values('Count').reset_index()
# or 
# pd_df = pd_df.sort_values('Count',ascending=False).reset_index()

sns.barplot(x='Dim', y='Count', data=pd_df, order=pd_df['Dim'])`

Answer 4

要下一个特定的订单，我建议创建一个列表，然后按它排序：

order_list = ['first', 'second', 'third']
sns.barplot(x=df['x'], y=df['y'], order=order_list)

Answer 5

您可以使用以下代码

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")
order = iris.groupby(["species"])["sepal_width"].mean().sort_values().index

sns.barplot(x="species", y="sepal_width", data=iris, order=order)

如果要将它们从大到小排序，则指定ascending=False 。

order = iris.groupby(["species"])["sepal_width"].mean().sort_values(ascending=False).index

Answer 6

尝试使用这个。 无需对数据框进行排序或创建额外的列表。

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

dicti=({'34':8030,'37':99943,'38':4611,'25':47228,'39':4758,'36':16933,'2':5055,'40':14996,'24':6319,'35':11791})
pd_df = pd.DataFrame(list(dicti.items()))
pd_df.columns =["Dim","Count"]
plt.figure(figsize=(12,8))
ax = sns.barplot(x="Dim", y= "Count",data=pd_df, order=pd_df.sort_values(by=['Count'], ascending=False).set_index('Dim').index)
ax.get_yaxis().set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, loc: "{:,}".format(int(x))))
ax.set(xlabel="Dim", ylabel='Count')
for item in ax.get_xticklabels():
    item.set_rotation(90)
#for i, v in enumerate(pd_df["Count"].iteritems()):        
#    ax.text(i ,v[1], "{:,}".format(v[1]), color='m', va ='bottom', 
#    rotation=45)
plt.tight_layout()

注意：您可能会注意到有 3 行代码变成了注释。 这是因为@Tronald Dump询问了 Seaborn Bar Plot 功能，但有代码显示自定义洋红色标签，但没有考虑使用 seaborn.barplot 函数的可选“order”参数。 因此，这是 OP 的有效答案，但特别适用于未来的访问者。