如何在 Seaborn 中繪制這種圖形？

Question

Department   left
IT           0       0.777506
             1       0.222494
RandD        0       0.846252
             1       0.153748
accounting   0       0.734029
             1       0.265971
hr           0       0.709066
             1       0.290934
management   0       0.855556
             1       0.144444
marketing    0       0.763403
             1       0.236597
product_mng  0       0.780488
             1       0.219512
sales        0       0.755072
             1       0.244928
support      0       0.751009
             1       0.248991
technical    0       0.743750
             1       0.256250

這個使用pandas plot 1生成的圖： [https://i.stack.imgur.com/thBjs.png] 1當我們在pandas Hue中構建圖時，它是一個多索引數據框。 我需要與 seaborn 或 pyplot 中的完全相同。 提前感謝您的回復！！

Answer 1

首先，請注意 pandas plotting 和 seaborn 都只是 matplotlib 的一個接口。 matplotlib 和 seaborn 都可用於修飾和擴展熊貓圖。 例如，您可以將 seaborn 樣式應用於此類熊貓圖和plt.title('...')以設置標題。

接下來，seaborn 更喜歡忽略索引並使用顯式列，而 Pandas 繪圖強烈依賴於索引。 您可以使用reset_index將兩個索引都轉換為列。

下面是一個例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from io import StringIO

data_str = '''Department   left    value
IT           0       0.777506
IT           1       0.222494
RandD        0       0.846252
RandD        1       0.153748
accounting   0       0.734029
accounting   1       0.265971
hr           0       0.709066
hr           1       0.290934
management   0       0.855556
management   1       0.144444
marketing    0       0.763403
marketing    1       0.236597
product_mng  0       0.780488
product_mng  1       0.219512
sales        0       0.755072
sales        1       0.244928
support      0       0.751009
support      1       0.248991
technical    0       0.743750
technical    1       0.256250'''

# create a dataframe similar to the given one
df = pd.read_csv(StringIO(data_str), delim_whitespace=True)
df = df.set_index(['Department', 'left'])

sns.set_style('darkgrid') # this also works with pandas
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 3))
# use reset_index so seaborn can work with them as columns
sns.barplot(data=df.reset_index(), x='Department', y='value', hue='left', ax=ax)
plt.tight_layout()
plt.show()