Python 带pandas/matplotlib或seaborn的已排序条形图

我有一个包含5000个产品和50个功能的数据集。其中一列是“颜色”，列中有100多种颜色。我试图绘制一个条形图，只显示前10种颜色以及每种颜色中有多少种产品

top_colors = df.colors.value_counts()
top_colors[:10].plot(kind='barh')
plt.xlabel('No. of Products');

使用Seaborn：

sns.factorplot("colors", data=df , palette="PuBu_d");

1） 有更好的方法吗

2） 我如何用Seaborn复制这一点

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3） 如何进行绘图，使最高计数位于顶部（即条形图顶部为黑色）

如果要使用熊猫，则可以首先排序：

top_colors[:10].sort(ascending=0).plot(kind='barh')

Seaborn已经为您的熊猫地块设置了样式，但您也可以使用：

sns.barplot(top_colors.index, top_colors.values)

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一个简单的技巧可能是反转绘图的y轴，而不是对数据进行模糊处理：

s = pd.Series(np.random.choice(list(string.uppercase), 1000))
counts = s.value_counts()
ax = counts.iloc[:10].plot(kind="barh")
ax.invert_yaxis()

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Seaborn

barplot

目前不支持水平方向的条形图，但如果您想控制条形图的显示顺序，可以将值列表传递给

x_order

参数。但我认为这里使用熊猫绘图方法更容易。

谢谢。为了澄清，颜色是其中的一列。因此，您的答案将绘制整个数据集，而不仅仅是颜色列。尝试了df.colors[：10]。排序（升序=0）。绘图（kind='barh'）无效。Seaborn也一样。有什么想法吗？有错误：“AttributeError:‘NoneType’对象没有属性‘plot’”。Seaborn在这种情况下似乎不起作用。谢谢，我解决了。top_colors.sort（）top_colors[-10:].plot（kind='barh'）示例来自

seaborn

docs：