Seaborn barplot'ta barların sırası nasıl değiştirilir?

Deniz arsasındaki çubukların sırasını değiştirmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: Ham verilerden oluşturulan Barplot’taki çubukları sıralama

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

Yöntem 2: Barplot’ta toplanmış verilerden oluşturulan çubukları sıralama

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

Aşağıdaki örnekler her yöntemin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Ham verilerden oluşturulan Barplot’taki çubukları sıralama

Bir şirketin çeşitli çalışanları tarafından yapılan toplam satışlarla ilgili bilgileri içeren aşağıdaki pandalar DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 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

Çubukların satış değerine göre artan düzende sıralandığı bir bar grafiği oluşturmak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 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 )

Çubukları azalan düzende sıralamak için sort_values() işlevinde artan=False komutunu kullanmanız yeterlidir:

 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 ) 

Örnek 2: Barplot’ta birleştirilmiş verilerden oluşturulan çubukları sıralama

Bir şirketin çeşitli çalışanları tarafından yapılan toplam satışlarla ilgili bilgileri içeren aşağıdaki pandalar DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 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

Çalışana göre gruplandırılmış ortalama satış değerini hesaplamak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

Daha sonra Seaborn’da çalışan başına ortalama satışları çubukların artan sırada görüntülendiği bir bar grafiği oluşturmak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 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 ekseni çalışanın adını, Y ekseni ise her çalışanın ortalama satış değerini görüntüler.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler, deniz doğuşunda diğer ortak işlevlerin nasıl gerçekleştirileceğini açıklamaktadır:

Seaborn Barplot’ta değerler nasıl görüntülenir?
Seaborn’da gruplandırılmış bir bar grafiği nasıl oluşturulur?
Seaborn bar grafiğinde çubukların rengi nasıl ayarlanır?