Python Seaborn Countplot：仅显示n个最常见类别

我有一个python数组，列出了所有出现的字符串标签。我们称之为标签数组。 使用seaborn作为sns，我想显示此阵列的计数图：

sns.countplot（标签\u数组）

这是可行的，但由于我的数组中有太多不同的标签，输出看起来不太好

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有没有办法只显示n个最常见的标签。

虽然原则上

countplot

应该知道计数，因此只允许显示其中的一部分，但情况并非如此。因此，在这里使用countplot可能没有太大意义

取而代之的是使用普通的熊猫图。例如，要显示列表中最常见的5个项目

pandas.Series(labels_array).value_counts()[:5].plot(kind="bar")

完整示例：

import string
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

l = list(string.ascii_lowercase)
n = np.random.rand(len(l))
a = np.random.choice(l, p=n/n.sum(),size=400)

s = pd.Series(a)
s.value_counts()[:5].plot(kind="bar")

plt.show()

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虽然

countplot

原则上应该知道计数，因此只允许显示其中的一部分，但事实并非如此。因此，在这里使用countplot可能没有太大意义

取而代之的是使用普通的熊猫图。例如，要显示列表中最常见的5个项目

pandas.Series(labels_array).value_counts()[:5].plot(kind="bar")

完整示例：

import string
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

l = list(string.ascii_lowercase)
n = np.random.rand(len(l))
a = np.random.choice(l, p=n/n.sum(),size=400)

s = pd.Series(a)
s.value_counts()[:5].plot(kind="bar")

plt.show()

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我遇到了同样的问题（和这个问题），发现这个问题已经得到了回答

countplot

函数具有参数

order

，您可以在其中指定要为哪些值绘制计数。 如前所述，使用

value\u counts

函数可以获得最常出现的值

见：

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我遇到了同样的问题（和这个问题），发现这个问题已经得到了回答

countplot

函数具有参数

order

，您可以在其中指定要为哪些值绘制计数。 如前所述，使用

value\u counts

函数可以获得最常出现的值

见：

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您可以使用

pd.value\u counts（）

对事件进行排序

要获得前N个实例，只需编写

pd.value\u counts（labels\u array）.iloc[：N]。index

（标签索引）

您可以在

countplot

上应用它，它应该如下所示：

sns.countplot(labels_array, order=pd.value_counts(labels_array).iloc[:N].index)

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您可以使用

pd.value\u counts（）

对事件进行排序

要获得前N个实例，只需编写

pd.value\u counts（labels\u array）.iloc[：N]。index

（标签索引）

您可以在

countplot

上应用它，它应该如下所示：

sns.countplot(labels_array, order=pd.value_counts(labels_array).iloc[:N].index)