पांडा और matplotlib के साथ श्रेणीबद्ध डेटा को प्लॉट करना

Question

मेरे पास श्रेणीबद्ध डेटा के साथ एक डेटा फ़्रेम है:

     colour  direction
1    red     up
2    blue    up
3    green   down
4    red     left
5    red     right
6    yellow  down
7    blue    down

मैं कुछ ग्राफ उत्पन्न करना चाहता हूं, जैसे श्रेणियों के आधार पर पाई चार्ट और हिस्टोग्राम। क्या डमी न्यूमेरिक वैरिएबल बनाए बिना यह संभव है? कुछ इस तरह

df.plot(kind='hist')

Answer 1

आप बस value_countsश्रृंखला पर उपयोग कर सकते हैं :

df['colour'].value_counts().plot(kind='bar')

Comments

df["colour"].value_counts().plot(kind='bar')आम विकल्प के रूप में सुझाव देते हुए

— 20

क्या एक्स लेबल के आदेश को निर्दिष्ट करना संभव है?

— पी। कैमिलेरी

हां, आप एक्स-लेबल्स के आदेश को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसेdf['colour'].value_counts()[['green', 'yellow', 'blue', 'red']]

— अलेक्जेंडर

क्या आप मुझे बता सकते हैं कि मैं इस भूखंड में समायोजन कैसे कर सकता हूं। मेरा मतलब है कि अगर मैं हर वर्ग के लिए रंग बदलना चाहता हूं या मैं इसमें एक किंवदंती जोड़ना चाहता हूं।

— इब्तिहाज ताहिर

Answer 2

आपको mosaicसांख्यिकीमॉडल से उपयोगी प्लॉट मिल सकता है । जो विभेदकों के लिए सांख्यिकीय हाइलाइटिंग भी दे सकता है।

from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic
plt.rcParams['font.size'] = 16.0
mosaic(df, ['direction', 'colour']);

लेकिन 0 आकार के सेल से सावधान रहें - वे लेबल के साथ समस्याओं का कारण बनेंगे।

देखें इस उत्तर जानकारी के लिए

Comments

धन्यवाद। मुझे मान प्राप्त हो रहा है: इस पर एनए को पूर्णांक में परिवर्तित नहीं कर सकता।

— इवान

इसलिए मैंने इस जवाब का हवाला दिया । इस समस्या को दूर करने में मदद करनी चाहिए।

— प्राइमर

Answer 3

इस तरह :

df.groupby('colour').size().plot(kind='bar')

Answer 4

countplotसे भी उपयोग कर सकते हैं seaborn। यह पैकेज pandasउच्च स्तरीय प्लॉटिंग इंटरफ़ेस बनाने के लिए बनाता है। यह आपको अच्छी स्टाइल और सही एक्सिस लेबल मुफ्त में देता है।

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

df = pd.DataFrame({'colour': ['red', 'blue', 'green', 'red', 'red', 'yellow', 'blue'],
                   'direction': ['up', 'up', 'down', 'left', 'right', 'down', 'down']})
sns.countplot(df['colour'], color='gray')

यह थोड़ी सी चाल के साथ सलाखों को सही रंग में रंगने का भी समर्थन करता है

sns.countplot(df['colour'],
              palette={color: color for color in df['colour'].unique()})

Answer 5

एक ही भूखंड पर बार चार्ट के रूप में कई स्पष्ट विशेषताओं को प्लॉट करने के लिए, मैं सुझाव दूंगा:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "colour": ["red", "blue", "green", "red", "red", "yellow", "blue"],
        "direction": ["up", "up", "down", "left", "right", "down", "down"],
    }
)

categorical_features = ["colour", "direction"]
fig, ax = plt.subplots(1, len(categorical_features))
for i, categorical_feature in enumerate(df[categorical_features]):
    df[categorical_feature].value_counts().plot("bar", ax=ax[i]).set_title(categorical_feature)
fig.show()

Comments

यह एक महान स्ट्रोक प्रभाव है!

— सिप्रियन टोमोयाग