【Python】Seaborn繪制11個柱狀圖

公眾號：尤而小屋   作者：Peter   編輯：Peter

本文介紹的是如何使用seaborn來繪制各種柱狀圖

• 基礎柱狀圖
• 水平柱狀圖
• 標題設置
• 基于DataFrame繪圖
• hue參數(shù)設置
• 顏色處理
• 多維度處理

個人很喜歡的一個Seaborn繪制的圖形：

導入庫

Seaborn是matplotlib的高級封裝，所以matplotlib還是要同時導入：

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

sns.set_theme(style="whitegrid")
sns.set_style('darkgrid')

導入內置數(shù)據(jù)

使用的是seaborn中內置的一份消費tips數(shù)據(jù)集：

In [2]:

tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()

基礎柱狀圖

In [3]:

x = ["A","B","C"]
y = [1, 2, 3]

sns.barplot(x, y)
plt.show()

繪制水平柱狀圖：

# 水平柱狀圖

x = ["A","B","C"]
y = [1, 2, 3]

sns.barplot(y, x)
plt.show()

設置標題

In [14]:

x = ["A","B","C"]
y = [1, 2, 3]

fig = sns.barplot(x, y)
fig.set_title('title of seaborn')

plt.show()

指定x-y-data

In [5]:

# 通過DataFrame來指定

ax = sns.barplot(x="day", y="tip", data=tips)
plt.show()

hue參數(shù)

實現(xiàn)的分組顯示數(shù)據(jù)

In [6]:

ax = sns.barplot(x="day", 
        y="total_bill", 
        hue="sex", 
        data=tips)

水平柱狀圖

In [7]:

ax = sns.barplot(x="total_bill", 
                 y="day", 
                 data=tips)

自定義順序

In [8]:

ax = sns.barplot(x="total_bill", 
                 y="day", 
                 # 添加order參數(shù)，指定順序
                 order=["Sat","Fri","Sun","Thur"],  # 自定義
                 data=tips)

顏色處理

使用一種顏色

In [9]:

ax = sns.barplot(x="size", 
                 y="total_bill", 
                 data=tips,
                 color="salmon", 
                 saturation=.5)

顏色漸變

In [10]:

ax = sns.barplot(x="size", 
                 y="tip", 
                 data=tips,
                 palette="Blues")

多維分組

In [11]:

g = sns.catplot(x="sex", 
                y="total_bill",
                hue="smoker", 
                col="time",
                data=tips, 
                kind="bar",
                height=4, 
                aspect=.7)

True/False分組

In [12]:

tips["weekend"] = tips["day"].isin(["Sat", "Sun"])
tips

Out[12]:

In [13]:

ax = sns.barplot(x="day", 
                 y="tip", 
                 hue="weekend",
                 data=tips, 
                 dodge=False)