У меня есть кадр данных с категориальными данными:
colour direction
1 red up
2 blue up
3 green down
4 red left
5 red right
6 yellow down
7 blue down
Я хочу сгенерировать некоторые графики, например круговые диаграммы и гистограммы, основанные на категориях. Возможно ли это без создания фиктивных числовых переменных? Что-то вроде
df.plot(kind='hist')
Вы можете просто использовать value_counts в серии:
df['colour'].value_counts().plot(kind='bar')
вот так:
df.groupby('colour').size().plot(kind='bar')
Вы можете найти полезную mosaic из statsmodels. Что также может дать статистическую подсветку для отклонений.
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic
plt.rcParams['font.size'] = 16.0
mosaic(df, ['direction', 'colour']);
Но остерегайтесь ячеек размером 0 - они вызовут проблемы с метками.
Смотрите этот ответ для деталей
Вы также можете использовать countplot из seaborn. Этот пакет основан на pandas для создания высокоуровневого графического интерфейса. Это дает вам хорошее оформление и правильные метки оси бесплатно.
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')
Он также поддерживает окраску баров в нужный цвет с небольшим фокусом
sns.countplot(df['colour'],
palette={color: color for color in df['colour'].unique()})
Чтобы отобразить несколько категориальных элементов в виде гистограмм на одном графике, я бы предложил:
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()
