Metoda 1: Sortuj s\u0142upki na wykresie Barplot utworzonym na podstawie surowych danych<\/strong><\/span><\/p>\n Metoda 2: Sortuj s\u0142upki na wykresie Barplot utworzonym na podstawie zagregowanych danych<\/strong><\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak zastosowa\u0107 ka\u017cd\u0105 metod\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pandy, kt\u00f3ra zawiera informacje o \u0142\u0105cznej sprzeda\u017cy dokonanej przez r\u00f3\u017cnych pracownik\u00f3w firmy:<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 poni\u017cszej sk\u0142adni, aby utworzy\u0107 wykres s\u0142upkowy, na kt\u00f3rym s\u0142upki s\u0105 posortowane rosn\u0105co w oparciu o warto\u015b\u0107 sprzeda\u017cy<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Aby posortowa\u0107 s\u0142upki w kolejno\u015bci malej\u0105cej, po prostu u\u017cyj funkcji ascending=False<\/strong> w funkcji sort_values()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pandy, kt\u00f3ra zawiera informacje o \u0142\u0105cznej sprzeda\u017cy dokonanej przez r\u00f3\u017cnych pracownik\u00f3w firmy:<\/span><\/p>\n Aby obliczy\u0107 \u015bredni\u0105 warto\u015b\u0107 sprzeda\u017cy<\/strong> pogrupowan\u0105 wed\u0142ug pracownika<\/strong> , mo\u017cemy zastosowa\u0107 nast\u0119puj\u0105c\u0105 sk\u0142adni\u0119:<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni, aby utworzy\u0107 wykres s\u0142upkowy w Seaborn, kt\u00f3ry wy\u015bwietla \u015bredni\u0105 sprzeda\u017c na pracownika, przy czym s\u0142upki s\u0105 wy\u015bwietlane w kolejno\u015bci rosn\u0105cej:<\/span><\/span> <\/p>\n O\u015b X wy\u015bwietla nazwisko pracownika, a o\u015b Y \u015bredni\u0105 warto\u015b\u0107 sprzeda\u017cy ka\u017cdego pracownika.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe funkcje w seaborn:<\/span><\/p>\n Jak wy\u015bwietli\u0107 warto\u015bci na Seaborn Barplot<\/a> Aby zmieni\u0107 kolejno\u015b\u0107 pr\u0119t\u00f3w na wykresie morskim , mo\u017cesz skorzysta\u0107 z nast\u0119puj\u0105cych metod: Metoda 1: Sortuj s\u0142upki na wykresie Barplot utworzonym na podstawie surowych danych sns. barplot (x=’ xvar ’, y=’ yvar ’, data=df, order=df. sort_values (’ yvar ’). xvar ) Metoda 2: Sortuj s\u0142upki na wykresie Barplot utworzonym na podstawie zagregowanych danych sns. barplot […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3861","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"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 Przyk\u0142ad 1: Sortowanie s\u0142upk\u00f3w na wykresie Barplot utworzonym z surowych danych<\/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 Przyk\u0142ad 2: S\u0142upki sortowania na wykresie s\u0142upkowym utworzone na podstawie danych zagregowanych<\/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 Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak utworzy\u0107 zgrupowany wykres barowy w Seaborn
Jak ustawi\u0107 kolor s\u0142upk\u00f3w na wykresie barplotowym Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"