Seaborn barplot တွင် ဘားများ၏ အစီအစဥ်ကို ပြောင်းလဲနည်း

အဏ္ဏဝါ ကွက်တစ်ခုတွင် ဘားများ၏ အစီအစဥ်ကို ပြောင်းလဲရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

နည်းလမ်း 1- ဒေတာစိမ်းမှ ဖန်တီးထားသော Barplot တွင် ဘားများကို စီရန်

 sns. barplot (x=' xvar ', y=' yvar ', data=df, order=df. sort_values (' yvar '). xvar )

နည်းလမ်း 2- စုစည်းထားသောဒေတာမှ ဖန်တီးထားသော Barplot တွင် ဘားများကိုစီရန်

 sns. barplot (x=' xvar ', y=' yvar ', data=df, order=df_agg[' xvar ']

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- ဒေတာစိမ်းမှ ဖန်တီးထားသော Barplot တွင် ဘားများကို စီရန်

ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဝန်ထမ်းအမျိုးမျိုးမှ ရောင်းချသည့် စုစုပေါင်းရောင်းချမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 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

အရောင်း တန်ဖိုးအပေါ် အခြေခံ၍ ဘားများကို ကြီးကြီးလိုက် စီခွဲထားသည့် barplot တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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 )

ဘားများကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် စီရန်၊ sort_values() လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ascending=False ကို အသုံးပြုပါ။

 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 ) 

ဥပမာ 2- စုစည်းထားသောဒေတာမှ ဖန်တီးထားသော Barplot တွင် ဘားများကိုစီရန်

ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဝန်ထမ်းအမျိုးမျိုးမှ ရောင်းချသည့် စုစုပေါင်းရောင်းချမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 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

ဝန်ထမ်း အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ပျမ်းမျှ ရောင်းအား တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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

ထို့နောက် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးလျှင် ပျမ်းမျှရောင်းအားကို ပြသသည့် barplot ကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် ဖော်ပြသည့် seaborn တွင် အောက်ဖော်ပြပါ syntax ကို သုံးနိုင်သည်-

 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 )) 

X-axis သည် ဝန်ထမ်း၏အမည်ကိုပြသပြီး Y-axis သည် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးစီအတွက် ပျမ်းမျှအရောင်းတန်ဖိုးကိုပြသသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပင်လယ်မွေးတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Seaborn Barplot တွင် တန်ဖိုးများပြသနည်း
Seaborn တွင် အုပ်စုဖွဲ့ barplot တစ်ခုကို ဖန်တီးနည်း
Seaborn barplot တွင်ဘားများ၏အရောင်သတ်မှတ်နည်း