[英]Seaborn: How to scale Y axis to 100 percent for each categorical value
客觀的:
我想創建一個PaperlessBilling
分類特征(電信客戶流失數據集)的堆棧直方圖,將 Y 軸顯示為百分比並將流失分布顯示為色調。 但是,百分比不是來自累計計算。
如果使用 R,這是我所期望的:
ggplot(Churn, aes(SeniorCitizen, fill = Churn)) +
geom_bar(position = "fill") +
xlab("Senior Citizen status") +
ylab("Percent") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
scale_x_discrete(labels = c("Non-Senior Citizens", "Senior Citizens")) +
scale_fill_manual(name = "Churn Status", values = c("green2", "red1"), labels = c("No", "Yes")) +
ggtitle("The Ratio of Churns by Senior Citizen status") +
theme_classic() +
theme(legend.position = "bottom",
plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15))
這是上面代碼的output(看到這兩個類別的總數都是100%):
這是我所做的:
fig, axs = plt.subplots(figsize=(5, 5))
sns.histplot(
df,
x = "PaperlessBilling",
hue = "Churn",
multiple = "stack",
stat = "percent"
)
這是上面代碼的output:
使用stat="percent"
,所有條形的總和為 100。要使屬於同一 x 值的所有條形的總和為 100,您可以使用multiple='fill'
。 請注意,在后一種情況下,總和為1.0
。 PercentFormatter
可以將 y 軸顯示為百分比。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"PaperlessBilling": np.random.choice(['Yes', 'No'], p=[.6, .4], size=2000)})
df["Churn"] = np.where(df["PaperlessBilling"] == 'Yes',
np.random.choice(['Yes', 'No'], p=[.7, .3], size=2000),
np.random.choice(['Yes', 'No'], p=[.9, .1], size=2000))
df["PaperlessBilling"] = pd.Categorical(df["PaperlessBilling"], ['Yes', 'No']) # fix an order
df["Churn"] = pd.Categorical(df["Churn"], ['Yes', 'No']) # fix an order
palette = {'Yes': 'crimson', 'No': 'limegreen'}
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 5))
sns.histplot(df, x="PaperlessBilling", hue="Churn", palette=palette, alpha=1,
multiple="stack", stat="percent", ax=ax1)
ax1.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(100))
sns.histplot(df, x="PaperlessBilling", hue="Churn", palette=palette, alpha=1,
multiple="fill", ax=ax2)
ax2.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1))
sns.despine()
plt.tight_layout()
plt.show()
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