Methode 1: Sortieren Sie Balken im Barplot, die aus Rohdaten erstellt wurden<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Sortieren Sie Balken im Barplot, die aus aggregierten Daten erstellt wurden<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber den Gesamtumsatz verschiedener Mitarbeiter eines Unternehmens enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir ein Balkendiagramm erstellen, in dem die Balken aufsteigend nach dem Verkaufswert<\/strong> sortiert sind:<\/span> <\/p>\n Um die Balken in absteigender Reihenfolge zu sortieren, verwenden Sie einfach aufsteigend=False<\/strong> in der Funktion sort_values()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber den Gesamtumsatz verschiedener Mitarbeiter eines Unternehmens enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den durchschnittlichen Verkaufswert<\/strong> , gruppiert nach Mitarbeiter,<\/strong> zu berechnen:<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden, um in Seaborn ein Balkendiagramm zu erstellen, das den durchschnittlichen Umsatz pro Mitarbeiter anzeigt, wobei die Balken in aufsteigender Reihenfolge angezeigt werden:<\/span><\/span> <\/p>\n Auf der X-Achse wird der Name des Mitarbeiters angezeigt und auf der Y-Achse der durchschnittliche Umsatzwert f\u00fcr jeden Mitarbeiter.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere allgemeine Funktionen in Seaborn ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So zeigen Sie Werte im Seaborn Barplot an<\/a> Mit den folgenden Methoden k\u00f6nnen Sie die Reihenfolge der Balken in einem Meeresdiagramm \u00e4ndern: Methode 1: Sortieren Sie Balken im Barplot, die aus Rohdaten erstellt wurden sns. barplot (x=‘ xvar ‚, y=‘ yvar ‚, data=df, order=df. sort_values (‚ yvar ‚). xvar ) Methode 2: Sortieren Sie Balken im Barplot, die aus aggregierten Daten erstellt wurden […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n sns. barplot<\/span> (x=' xvar<\/span> ', y=' yvar<\/span> ', data=df, order=df. sort_values<\/span> (' yvar<\/span> '). xvar<\/span> )<\/strong><\/pre>\n sns. barplot<\/span> (x=' xvar<\/span> ', y=' yvar<\/span> ', data=df, order=df_agg[' xvar<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Sortierbalken in Barplot, erstellt aus Rohdaten<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' employee<\/span> ': ['Andy', 'Bert', 'Chad', 'Doug', 'Eric', 'Frank'],\n ' sales<\/span> ': [22, 14, 9, 7, 29, 20]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n employee sales\n0 Andy 22\n1 Bert 14\n2 Chad 9\n3 Doug 7\n4 Eric 29\n5 Frank 20\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create barplot with bars sorted by sales values ascending\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=' employee<\/span> ', y=' sales<\/span> ', data=df, order=df. sort_values<\/span> (' sales<\/span> '). employee<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/trie1.jpg\")
<\/p>\n import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create barplot with bars sorted by sales values descending\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=' employee<\/span> ', y=' sales<\/span> ', data=df,\n order=df. sort_values<\/span> (' sales<\/span> ', ascending= False<\/span> ). employee<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/trie2.jpg\")
<\/p>\n Beispiel 2: Sortierbalken in Barplot, erstellt aus aggregierten Daten<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' employee<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' sales<\/span> ': [24, 20, 25, 14, 19, 13, 30, 35, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n employee sales\n0 to 24\n1 to 20\n2 to 25\n3 B 14\n4 B 19\n5 B 13\n6 C 30\n7 C 35\n8 C 28<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate mean sales by employee\n<\/span>df_agg = df. groupby<\/span> ([' employee<\/span> '])[' sales<\/span> ']. mean<\/span> (). reset_index<\/span> (). sort_values<\/span> (' sales<\/span> ')\n\n#view aggregated data\n<\/span>print<\/span> (df_agg)\n\n employee sales\n1 B 15.333333\n0 to 23.000000\n2 C 31.000000<\/strong><\/pre>\n import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create barplot with bars ordered in ascending order by mean sales\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=' employee<\/span> ', y=' sales<\/span> ', data=df,\n order=df_agg[' employee<\/span> '], errorbar=(' ci<\/span> ', False<\/span> ))<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/barplot3.jpg\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So erstellen Sie ein gruppiertes Barplot in Seaborn
So legen Sie die Farbe von Balken in einem Seaborn-Balkendiagramm fest<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"