Pandas 如何在计算时绘制两个不同的特征？

假设我有这样一个数据帧：

*Age* *RemoteWork*
18  Sometimes
24  Never
30  Sometimes
15  Never
24  Sometimes

事情就是这样

我将如何绘制一个图表，例如“显示有多少24岁的年轻人在从不组队”

假设有更多的年龄和远程工作值。我基本上是试图创建一个年龄直方图，显示远程工作的价值和计数

---

如果这不是很清楚，我很抱歉。如果您需要更多信息，请告诉我。

很明显，您的示例数据集是有限的，没有其他属性。你真的需要考虑你想如何想象，然后它是直接的。使用matplotlib两个示例

分解y轴的散布（不需要仅用于演示）

将年龄分为不同年龄段的堆叠条

---

pd.crosstab（df['Age'，df['RemoteWork']）.plot.bar（）

这也很好用，如果你把它作为答案贴出来，你会接受的。谢谢你，很好，谢谢。

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv(io.StringIO("""*Age* *RemoteWork*
18  Sometimes
24  Never
30  Sometimes
15  Never
24  Sometimes"""), sep="\s+")


fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=[10,5],
                      sharey=False, sharex=False, gridspec_kw={"hspace":0.3})

(df
 .assign(a=lambda dfa: ((dfa["*Age*"]//10)*10).astype(str)+"-"+(((dfa["*Age*"]//10)*10)+9).astype(str))
 .groupby(["a","*RemoteWork*"])
 .agg("count")
 .unstack(0)
 .droplevel([0], axis=1)
 .plot(ax=ax[1],kind="bar", stacked=True)
)
ax[1].set_xlabel("Stacked", weight='bold', fontsize=12)


(df
 .assign(y=lambda dfa: pd.factorize(dfa["*RemoteWork*"])[0])
 .plot(ax=ax[0],kind="scatter", x="*Age*", y="y", c="*Age*", s="*Age*", colormap="jet")
)
ax[0].set_xlabel("Scatter", weight='bold', fontsize=12)