Python seaborn FaceGrid，按行和列分开排列的条形图

鉴于一些数据：

pt = pd.DataFrame({'alrmV':[000,000,000,101,101,111,111],
                   'he':[e,e,e,e,h,e,e],
                   'inc':[0,0,0,0,0,1,1]})

我想创建一个按行和列分开的条形图

g = sns.FacetGrid(pt, row='inc', col='he', margin_titles=True)
g.map( sns.barplot(pt['alrmV']), color='steelblue')

这是可行的，但我如何添加：

有序x轴

仅按计数显示前两个

alrmV

类型

为了获得显示前2种计数类型的有序x轴，我使用了此分组，但无法将其放入镶嵌面网格中：

grouped = pt.groupby( ['he','inc'] )
grw= grouped['alrmV'].value_counts().fillna(0.) #.unstack().fillna(0.)
grw[:2].plot(kind='bar')

使用FacetGrid，切片限制显示的总计数

g.map(sns.barplot(pt['alrmV'][:10]), color='steelblue')

---

那么，我如何才能得到一个条形图，它是按行和列分开的，并且是有序的，只显示前2个计数？

我无法让示例使用您提供的数据，因此我将使用其中一个示例数据集来演示：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")

我们将使用

day

作为条形图的

x

变量，在列中绘制

sex

，在行中绘制

smoker

。为了把前两天安排好，我们可以

top_two_ordered = tips.day.value_counts().order().index[-2:]

然后，您可以将此列表传递到

barplot

的

x\u order

参数

虽然您可以在此处直接使用

FaceGrid

，但使用

factorplot

功能可能更容易：

g = sns.factorplot("day", col="sex", row="smoker",
               data=tips, margin_titles=True, size=3,
               x_order=top_two_ordered)

其中：

虽然我不建议完全按照您的建议（在每个方面为不同的x值绘制条形图），但可以通过执行以下操作来实现

g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", row="smoker", sharex=False)

def ordered_barplot(data, **kws):
    x_order = data.day.value_counts().order().index[-2:]
    sns.barplot(data.day, x_order=x_order)

g.map_dataframe(ordered_barplot)

使

---

我无法让示例与您提供的数据一起使用，因此我将使用其中一个示例数据集来演示：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")

我们将使用

day

作为条形图的

x

变量，在列中绘制

sex

，在行中绘制

smoker

。为了把前两天安排好，我们可以

top_two_ordered = tips.day.value_counts().order().index[-2:]

然后，您可以将此列表传递到

barplot

的

x\u order

参数

虽然您可以在此处直接使用

FaceGrid

，但使用

factorplot

功能可能更容易：

g = sns.factorplot("day", col="sex", row="smoker",
               data=tips, margin_titles=True, size=3,
               x_order=top_two_ordered)

其中：

虽然我不建议完全按照您的建议（在每个方面为不同的x值绘制条形图），但可以通过执行以下操作来实现

g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", row="smoker", sharex=False)

def ordered_barplot(data, **kws):
    x_order = data.day.value_counts().order().index[-2:]
    sns.barplot(data.day, x_order=x_order)

g.map_dataframe(ordered_barplot)

使

---

好的，是否可以获得每个性别的子组值计数？所以如果男性在周一，周二吸烟更多。。。你能通过某种方式传递分组值吗？不，不能通过seaborn。我认为这将是一个令人困惑的情节。嗯，这不完全是真的。你可以做到这一点，但我不推荐。请参见编辑以回答。--谢谢！（试图为轴标签设置（rot=10）……运气不好，我如何旋转轴标签？-如果这是一个简单的问题，很抱歉，但找不到它）如果你指的是xticklabels，你可以做

g.set\u xticklabels（rotation=10）

，尽管这只会做最下面一行（我猜这实际上是一个bug）。对于其他内容，您需要在

g.axes

处循环遍历轴数组，并像在matplotlib中一样更改它们。好的，是否可以获得每个性别的子组值计数？所以如果男性在周一，周二吸烟更多。。。你能通过某种方式传递分组值吗？不，不能通过seaborn。我认为这将是一个令人困惑的情节。嗯，这不完全是真的。你可以做到这一点，但我不推荐。请参见编辑以回答。--谢谢！（试图为轴标签设置（rot=10）……运气不好，我如何旋转轴标签？-如果这是一个简单的问题，很抱歉，但找不到它）如果你指的是xticklabels，你可以做

g.set\u xticklabels（rotation=10）

，尽管这只会做最下面一行（我猜这实际上是一个bug）。对于其他内容，您需要在

g.axes

处循环遍历轴数组，并像在matplotlib中通常那样更改它们。在此处为安装了>0.9.0的其他人添加注释，您可能会发现解决方案的帮助在此处为安装了>0.9.0的其他人添加注释，您可能会发现解决方案的帮助