熊猫按两列分组并绘制

Question

我有一个这样的数据框：

 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

df = pd.DataFrame({'category': list('XYZXY'), 'B': range(5,10),'sex': list('mfmff')})

我想根据“类别”列中的类别绘制男性或女性的性别数量。

我试过了：

df.groupby(['category','sex'])['category','sex'].count().plot.bar()

但这给出了：

我如何获得每个类别的性别数量？

原文由 BhishanPoudel 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

Groupby 绘图的各种方法

数据

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'category': list('XYZXY'),
                   'sex': list('mfmff'),
                   'ThisColumnIsNotUsed': range(5,10)})
df

category sex ThisColumnIsNotUsed
0   X   m   5
1   Y   f   6
2   Z   m   7
3   X   f   8
4   Y   f   9

使用交叉表

pd.crosstab(df['category'],df['sex']).plot.bar()

使用 groupby+unstack：

 (df.groupby(['sex','category'])
   .count().unstack('sex').plot.bar())

使用数据透视表：

 pd.pivot_table(df,index = 'category',
               columns = 'sex',aggfunc ='count').plot.bar()

使用 seaborn：

 import seaborn as sns
sns.countplot(data=df,x='category',hue='sex')

or,
sns.catplot(data=df,kind='count',x='category',hue='sex')

输出

原文由 BhishanPoudel 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

IIUC,

 df.groupby(['category','sex']).B.count().unstack().reset_index()\
.plot.bar(x = 'category', y = ['f', 'm'])

编辑：如果您有多个列，则可以使用 groupby、count 和 droplevel。

 new_df = df.groupby(['category','sex']).count().unstack()
new_df.columns = new_df.columns.droplevel()
new_df.reset_index().plot.bar()

原文由 Vaishali 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议