如何在seaborn中繪制groupby作為百分比？

Question

我有一個二進制分類問題，我想用RandomForestClassifier解決它。 我的目標列是'成功'，它是0或1.我想調查數據，看看它是什么樣的。 為此，我嘗試按類別計算情節。 但並不是說總數的百分比是“成功的”（即成功== 1）

如何更改以下圖表，以便這些子圖顯示所有帖子總數（成功== 1）的百分比？ （假設在工作日的類別中，在'星期六'那天我有10個數據點，其中7個是成功的（'成功'== 1），所以我想在那天有一個點數為0.7的酒吧。

這是實際的情節（計數： - /）：

這是我的數據幀的一部分：

以下是用於生成實際情節的實際代碼：

# Plot 

sns.set(style="darkgrid")

x_vals = [['page_name', 'weekday'],['type', 'industry']]
subtitles = [['by Page', 'by Weekday'],['by Content Type', 'by Industry']]

fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize=(15,10))
#jitter = [[False, 1], [0.5, 0.2]]

for j in range(len(ax)):
    for i in range(len(ax[j])):
        ax[j][i].tick_params(labelsize=15)
        ax[j][i].set_xlabel('label', fontsize=17, position=(.5,20))
        if (j == 0) :
            ax[j][i].tick_params(axis="x", rotation=50) 
        ax[j][i].set_ylabel('label', fontsize=17)
        ax[j][i] = sns.countplot(x=x_vals[j][i], hue="successful", data=mainDf, ax=ax[j][i])

for j in range(len(ax)):
    for i in range(len(ax[j])):
        ax[j][i].set_xlabel('', fontsize=17)
        ax[j][i].set_ylabel('count', fontsize=17)
        ax[j][i].set_title(subtitles[j][i], fontsize=18)

fig.suptitle('Success Count by Category', position=(.5,1.05), fontsize=20)

fig.tight_layout()
fig.show()

PS：請不要，我正在使用Seaborn。 如果可能的話，解決方案也應該是Seaborn。 謝謝！

Answer 1

你可以在這里使用barplot 。 我不是100％確定你真正想要實現的目標，所以我開發了幾種解決方案。

成功（不成功）每次成功的頻率（不成功）

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))

mainDf['frequency'] = 0 # a dummy column to refer to
for col, ax in zip(['page_name', 'weekday', 'type', 'industry'], axes.flatten()):
    counts = mainDf.groupby([col, 'successful']).count()
    freq_per_group = counts.div(counts.groupby('successful').transform('sum')).reset_index()
    sns.barplot(x=col, y='frequency', hue='successful', data=freq_per_group, ax=ax)

每組成功（不成功）的頻率

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))

mainDf['frequency'] = 0 # a dummy column to refer to
for col, ax in zip(['page_name', 'weekday', 'type', 'industry'], axes.flatten()):
    counts = mainDf.groupby([col, 'successful']).count()
    freq_per_group = counts.div(counts.groupby(col).transform('sum')).reset_index()
    sns.barplot(x=col, y='frequency', hue='successful', data=freq_per_group, ax=ax)

根據您提供的數據，給出

每次成功（不成功）的頻率

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))

mainDf['frequency'] = 0 # a dummy column to refer to
total = len(mainDf)
for col, ax in zip(['page_name', 'weekday', 'type', 'industry'], axes.flatten()):
    counts = mainDf.groupby([col, 'successful']).count()
    freq_per_total = counts.div(total).reset_index()
    sns.barplot(x=col, y='frequency', hue='successful', data=freq_per_total, ax=ax)

Answer 2

將行ax[j][i] = sns.countplot(x=x_vals[j][i], hue="successful", data=mainDf, ax=ax[j][i])更改為ax[j][i] = sns.barplot(x=x_vals[j][i], y='successful', data=mainDf, ax=ax[j][i], ci=None, estimator=lambda x: sum(x) / len(x) * 100)

你的代碼就是

sns.set(style="darkgrid")

x_vals = [['page_name', 'weekday'],['type', 'industry']]
subtitles = [['by Page', 'by Weekday'],['by Content Type', 'by Industry']]

fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize=(15,10))
#jitter = [[False, 1], [0.5, 0.2]]

for j in range(len(ax)):
    for i in range(len(ax[j])):
        ax[j][i].tick_params(labelsize=15)
        ax[j][i].set_xlabel('label', fontsize=17, position=(.5,20))
        if (j == 0) :
            ax[j][i].tick_params(axis="x", rotation=50) 
        ax[j][i].set_ylabel('label', fontsize=17)
        ax[j][i] = sns.barplot(x=x_vals[j][i], y='successful', data=mainDf, ax=ax[j][i], ci=None, estimator=lambda x: sum(x) / len(x) * 100)

for j in range(len(ax)):
    for i in range(len(ax[j])):
        ax[j][i].set_xlabel('', fontsize=17)
        ax[j][i].set_ylabel('percent', fontsize=17)
        ax[j][i].set_title(subtitles[j][i], fontsize=18)

fig.suptitle('Success Percentage by Category', position=(.5,1.05), fontsize=20)

fig.tight_layout()
fig.show()