來自 dataframe 的 seaborn 中的分類直方圖

Question

考慮我有以下 dataframe：

樣本	tca_after	avg_length_after	cd_after	tca_before	avg_length_before	cd_before
1	0.015385	50.513499	1.4	0.005139	31.844415	0.4
2	0.005040	19.209373	1.0	0.004603	20.831459	0.6
3	0.057218	31.869649	10.0	0.008687	17.926937	1.0
4	0.037175	45.543659	3.8	0.035760	56.937708	2.8

我想在某個過程之前和之后比較 TCA、avg_length 和 CD。 所以我想使用seaborn 創建三個分類直方圖。 在 x 軸上我有所有四個樣本，在 y 軸上我有前后的 TCA、avg_length 或 CD。 我不知道該怎么做:(

能否請你幫忙？

Answer 1

您可以將之前和之后的列連接在一起，並添加一個新列，例如“何時”來指示之前和之后。 然后可以將該新列用作“色調”。

以下是創建直方圖的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.read_html('https://stackoverflow.com/questions/73348014')[0]

df_before = df[['sample', 'tca_before', 'avg_length_before', 'cd_before']]
df_before = df_before.rename(columns={'tca_before': 'tca', 'avg_length_before': 'avg_length', 'cd_before': 'cd'})
df_before['when'] = 'before'
df_after = df[['sample', 'tca_after', 'avg_length_after', 'cd_after']]
df_after = df_after.rename(columns={'tca_after': 'tca', 'avg_length_after': 'avg_length', 'cd_after': 'cd'})
df_after['when'] = 'after'
df_new = pd.concat([df_before, df_after]).reset_index()

sns.histplot(data=df_new, x='tca', hue='when', palette='copper_r', multiple='dodge')

要使用 x 軸上的樣本 ID 創建條形 plot，您可以將sns.histplot更改為sns.barplot ：

sns.barplot(data=df_new, x='sample', y='tca', hue='when', palette='copper_r', dodge=True)