Seaborn countplot: バーを番号で並べる方法

次の基本構文を使用して、Seaborn カウント グラフのバーを降順に並べ替えることができます。

 sns. countplot (data=df, x=' var ', order=df[' var ']. value_counts (). index )

バーを昇順に並べ替えるには、単にascending=True をvalue_counts()関数に追加します。

 sns. countplot (data=df, x=' var ', order=df[' var ']. value_counts (ascending= True ). index )

次の例は、実際に次の pandas DataFrame でこの構文を使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D'],
                   ' points ': [12, 11, 18, 15, 14, 20, 25, 24, 32, 30]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 12
1 to 11
2 to 18
3 to 15
4 B 14
5 C 20
6 C 25
7 C 24
8 D 32
9 D 30

例 1: デフォルトの順序でバーを含む Seaborn カウント プロットを作成する

次のコードは、バーがデフォルトの順序 (つまり、列に一意の値が表示される順序) になる Seaborn アカウントを作成する方法を示しています。

 import seaborn as sns

#create countplot to visualize occurrences of unique values in 'team' column
sns. countplot (data=df, x=' team ')

プロット内のバーは、チーム列に表示される一意の値の順序に基づいて並べられているだけであることに注意してください。

例 2: 降順のバーを含む Seaborn カウント プロットを作成する

次のコードは、バーが降順に並べられた Seaborn カウント プロットを作成する方法を示しています。

 import seaborn as sns

#create countplot with values in descending order
sns. countplot (data=df, x=' team ', order=df[' team ']. value_counts (). index ) 

プロット内のバーが降順になっていることに注意してください。

例 3: 昇順のバーを含む Seaborn カウント プロットを作成する

次のコードは、バーが昇順に配置された Seaborn 数グラフを作成する方法を示しています。

 import seaborn as sns

#create countplot with values in ascending order
sns. countplot (data=df, x=' team ', order=df[' team ']. value_counts (ascending= True ). index ) 

プロット内のバーが昇順になっていることに注意してください。

注: seaborn countplot()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、seaborn で他の一般的な機能を実行する方法を説明します。

Seaborn で分布をプロットする方法
Seaborn で箱ひげ図を X 軸に並べる方法
Seaborn プロットにテーブルを追加する方法