كيفية تغيير ترتيب الأشرطة في seaborn barplot
يمكنك استخدام الطرق التالية لتغيير ترتيب الأشرطة في قطعة الأرض البحرية :
الطريقة الأولى: فرز الأشرطة في Barplot التي تم إنشاؤها من البيانات الأولية
sns. barplot (x=' xvar ', y=' yvar ', data=df, order=df. sort_values (' yvar '). xvar )
الطريقة الثانية: فرز الأشرطة في Barplot التي تم إنشاؤها من البيانات المجمعة
sns. barplot (x=' xvar ', y=' yvar ', data=df, order=df_agg[' xvar ']
توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام كل طريقة عمليًا.
مثال 1: فرز الأشرطة في Barplot التي تم إنشاؤها من البيانات الأولية
لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية التي تحتوي على معلومات حول إجمالي المبيعات التي قام بها مختلف موظفي الشركة:
import pandas as pd
#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' employee ': ['Andy', 'Bert', 'Chad', 'Doug', 'Eric', 'Frank'],
' sales ': [22, 14, 9, 7, 29, 20]})
#view DataFrame
print (df)
employee sales
0 Andy 22
1 Bert 14
2 Chad 9
3 Doug 7
4 Eric 29
5 Frank 20
يمكننا استخدام بناء الجملة التالي لإنشاء مخطط شريطي يتم فيه فرز الأشرطة بترتيب تصاعدي بناءً على قيمة المبيعات :
import seaborn as sns #create barplot with bars sorted by sales values ascending sns. barplot (x=' employee ', y=' sales ', data=df, order=df. sort_values (' sales '). employee )
لفرز الأشرطة بترتيب تنازلي، ما عليك سوى استخدام ascending=False في الدالة sort_values() :
import seaborn as sns #create barplot with bars sorted by sales values descending sns. barplot (x=' employee ', y=' sales ', data=df, order=df. sort_values (' sales ', ascending= False ). employee )
المثال 2: فرز الأشرطة في Barplot التي تم إنشاؤها من البيانات المجمعة
لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية التي تحتوي على معلومات حول إجمالي المبيعات التي قام بها مختلف موظفي الشركة:
import pandas as pd
#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' employee ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
' sales ': [24, 20, 25, 14, 19, 13, 30, 35, 28]})
#view DataFrame
print (df)
employee sales
0 to 24
1 to 20
2 to 25
3 B 14
4 B 19
5 B 13
6 C 30
7 C 35
8 C 28
يمكننا استخدام الصيغة التالية لحساب متوسط قيمة المبيعات ، مجمعة حسب الموظف :
#calculate mean sales by employee df_agg = df. groupby ([' employee '])[' sales ']. mean (). reset_index (). sort_values (' sales ') #view aggregated data print (df_agg) employee sales 1 B 15.333333 0 to 23.000000 2 C 31.000000
يمكننا بعد ذلك استخدام بناء الجملة التالي لإنشاء مخطط باربلوت في سيبورن يعرض متوسط المبيعات لكل موظف مع عرض الأشرطة بترتيب تصاعدي:
import seaborn as sns #create barplot with bars ordered in ascending order by mean sales sns. barplot (x=' employee ', y=' sales ', data=df, order=df_agg[' employee '], errorbar=(' ci ', False ))
يعرض المحور X اسم الموظف ويعرض المحور Y متوسط قيمة المبيعات لكل موظف.
مصادر إضافية
تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية أداء الوظائف الشائعة الأخرى في Seaborn:
كيفية عرض القيم على Seaborn Barplot
كيفية إنشاء مخطط باربلوت مجمع في Seaborn
كيفية ضبط لون الأشرطة في مخطط Seaborn barplot