如何使用 python 可视化来自 dataframe 的分组数据

Question

在我的 dataframe 中对两列数据进行分组后，我获得了一个小的整数表，我在下面附上了它的图像（它已作为链接给出，因为我在堆栈溢出中发布非常新）。

请点击此处查看数据图片

这是用于分组的代码：

count = x_train.groupby(['bool_loc', 'target']).size() 

我正在尝试使用 python 可视化此数据（类型 int64），并认为可能是具有两个类别 0 和 1（用于列“bool_loc”）的直方图，并且每个类别都有两个条形图（用于列“目标”），它们的高度代表频率将是这样做的好方法。 我试过这样：

# create figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
# plot histogram
ax.hist(count)
# set title and labels
ax.set_title('Relation Between Location Data Presence and Disaster Tweets')
ax.set_xlabel('Location Data Presence')
ax.set_ylabel('Frequency of Tweets')

我得到的直方图：

获得的直方图图像

似乎频率数据是沿着 x 轴（它应该在 y 轴上）而不是“bool_loc”中的数据绘制的。 我非常感谢这方面的一些指导，并欢迎其他可视化技术。

** 请告诉我这个问题是否需要更清楚

Answer 1

我试图根据您的 dataframe 的形状来可视化直方图。 结果如下： 2 个直方图，2 个 bin

我不确定这是否符合您的数据输入，因为我只是制作了与您帖子中的类似的 dataframe 。 可能你有不同的做法。

代码如下：

import pandas as pd

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# make dataframe
arrays = [[0, 0, 1, 1],
          [0, 1, 0, 1]]
data = [1458, 1075, 2884, 2196] 
df = pd.DataFrame(data, index=arrays, columns=['frequency'])

# get data from DF series
y1 = df.loc[0,'frequency'].to_list()
y2 = df.loc[1,'frequency'].to_list()

# get data arrays
arr1 = [0] * y1[0] + [1] * y1[1]
arr2 = [0] * y2[0] + [1] * y2[1]

# set matplotlib plot
fig, ax = plt.subplots()

# plot histogram
num_bins = 2
ax.hist([arr1, arr2], num_bins, density=False, label=['bool_loc 0', 'bool_loc 1'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

Answer 2

您似乎希望我们为您编写代码。 如果是的话，您之前是否尝试过包含您有问题的代码。 这对我们来说很容易理解，因此我们可以为您修改正确版本的代码。 谢谢

我对你的约会不太了解，但还是试试这个

print (data.target.value_counts(normalize=True).plot(kind='bar'))

还要检查如何提出问题https://stackoverflow.com/help/how-to-ask