用Pandas绘制分类数据摘要

考虑以下调查数据：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'wild':['little', 'little', 'very'], 'raw':['medium', 'medium', 'very'],
                   'rotten':['little', 'very', 'medium']})

我想总结一下。一种方法是散点图，x轴上有“野生”、“未加工”和“腐烂”，y轴上有“非常”、“中等”、“很少”，按顺序排列

---

我一直在努力解决这个问题，但我无法想出正确的方法。

关于分类特征的散点图没有意义。要总结这些数据，可以使用条形图

为此，您可以使用seaborn的countplot：

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

df = pd.DataFrame({'wild':['little', 'little', 'very'], 'raw':['medium', 'medium', 'very'],
               'rotten':['little', 'very', 'medium']})

sns.countplot(x="variable", hue="value", data=pd.melt(df))

plt.show()

---

你所能做的就是将你的分类处理成如下值：， 在x轴上有“野生”、“原始”和“腐烂”，在y轴上有一个分数，对应于小值、中等值和“非常”映射值的平均值

mapping = {'little': 1, 'medium': 2,'very':3}
df=df.replace({'raw': mapping, 'rotten': mapping,'wild':mapping})
x=['raw','rotten','wild']
plt.scatter(x,df.mean())

---

是的，我自己也在想。你认为即使分类是有序的，分散也不合适吗？是的，散点图适用于定量数据。例如，如果有人的身高和体重，可以应用散点图。如果你有他们的性别，你可以在散点图中确定哪个点是男性还是女性，这是在散点图中使用分类数据的方法。请帮助我理解为什么？