通过分组划分将熊猫分组分组可视化

Question

我面临一个非常烦人的问题。 我有一个数据集，其中有不同地区和年份的销售额。

我想将不同地区的年度总销售额可视化。

以下是我的分组依据代码：

groups = df.groupby(["Region", "Year"])["Sales"].sum()
groups.plot.bar(color="blue")
plt.show()

我得到的输出如下所示：

我有两个问题：1.如何以某种方式将区域和年份条形图彼此分开，这样我的图表看起来确实令人困惑？ 分隔线或实际上是荧光笔也可以，或者更大的间隙对我来说是一个很好的解决方案。 （请看下面，我的意思是：） 要么

我根本不知道如何解决这个问题。

问题2。如何按销售量最高的地区，然后是年销售量第二高的地区排序此图像，依此类推？ 一种基于区域的降序排序。

我尝试了下面的代码：

groups = df.groupby(["Region", "Year"])["Sales"].sum()
groups2=groups.sort_values(axis=[0][1],ascending=False)
groups.plot.bar(color="blue")
plt.show()

但是我得到列表索引超出范围错误。 使用axis = [0]不能解决问题。

非常感谢您的提前帮助！

Answer 1

根据ChrisD的建议，您可以使用seaborn的catplot获得工作结果，以按区域将条形图显示在不同的方面。

sns.catplot(x='Year', y='Sales', col='Region', data=groups, kind='bar')

您可能需要格式化纵横比以用于显示。