Python 如何使用seaborn制作具有多个条的绘图

我有一个熊猫数据框，正在尝试使用seaborn制作一个多条形图。我想将

RF#

标签的每一组试验分组在一起；例如，我希望

RF#u 1

与

RF#u 6

分开，并希望每个

RF#

值的五个试验彼此相邻，但与其他

RF#

组分开

我已经读到，要制作这种条形图，首先需要使用melt函数，但我不确定在我的特定数据帧中该如何工作

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您可以

融化

数据帧，然后使用

seaborn

的

x

和

hue

参数来创建要查找的分组。下面的示例可以从一些列重命名和视觉调整中受益，但这应该会让您走上正确的方向

请注意，您可以直接在

seaborn.barplot

命令中执行

melt

，但您可能希望将此熔化的数据帧重新指定给新变量，以便在其他打印命令中使用

df=pd.DataFrame（{'RF_1'：{'Trial_1'：64.66，
“审判2”：48.37，
“试验3”：84.0，
“审判4”：11.16，
“试验5”：77.05}，
"RF_6":{"Trial_1":37.19,，
《审判2》：17.14，
“试验3”：1.5，
“审判4”：66.14，
“审判5”：24.19}，
"RF_7":{"Trial_1":6.81,，
“审判2”：31.22，
“审判3”：80.24，
“审判4”：4.04，
“审判5”：58.26}，
"RF_8":{"Trial_1":20.97,，
“审判2”：44.52，
“审判3”：11.38，
“审判4”：75.17，
“审判5”：92.25}，
"RF_9":{"Trial_1":95.29,，
《审判2》：19.66，
《审判3》：98.07，
“审判4”：54.02，
"审判(5):86.31)
sns.barplot（x='RF'，y='value'，hue='index'，
data=df.reset_index（）.melt（id_vars='index'，var_name='RF'））