Python Pandas：使用透视表在子地块中生成条形图

我正在研究年龄和时间对公司因不满而辞职的影响

我有一个数据框（“组合_更新”），其中包含以下列：

“年龄更新”， “服务类别”，以及 “不满意。”

“年龄更新”和“服务类别”是字符串。“年龄更新”包括年龄范围，“服务类别”是描述员工职业生涯阶段的字符串（即“新”、“有经验”等）

“不满意”是一个布尔值，在透视表中，True为1，False为0。因此，透视表显示了某些组中不满意的百分比

我想在一个子地块内绘制四个条形图，其中一个图形显示每个职业阶段，y轴表示%不满意，x轴表示年龄

到目前为止，我已经编写了将所有内容放在一个图表上的代码：

dis\u pt=composed\u updated.pivot\u表（index=“service\u cat”，columns=“age\u cleaned”，values=“unsummedited”）
分布图（种类=“条形”）

---

有人知道如何用适当的标签将其拆分成子批次吗？谢谢

可以分别为每个绘图设置轴

ax=plt.子批次（“410”）
dis_plt.iloc[0，：]绘图（kind=“bar”，ax=ax）
ax=plt.子批次（“411”）
dis_plt.iloc[1，：]绘图（kind=“bar”，ax=ax）
ax=plt.子批次（“412”）
dis_plt.iloc[2，：]绘图（kind=“bar”，ax=ax）
ax=plt.子批次（“413”）
dis_plt.iloc[3，：]绘图（kind=“bar”，ax=ax）
plt.show（）

请提供一份数据样本。看到了吗？我在pivot表中添加了一些信息。谢谢你的反馈，因为这是我的第一篇文章。