Как создать штабелированную гистограмму для моего фрейма данных с помощью seaborn? [дубликат]

этот вопрос уже есть ответ здесь:

у меня есть фрейм данных df:

df = pd.DataFrame(columns=["App","Feature1", "Feature2","Feature3",
                           "Feature4","Feature5",
                           "Feature6","Feature7","Feature8"], 
                  data=[["SHA",0,0,1,1,1,0,1,0],
                        ["LHA",1,0,1,1,0,1,1,0],
                        ["DRA",0,0,0,0,0,0,1,0],
                        ["FRA",1,0,1,1,1,0,1,1],
                        ["BRU",0,0,1,0,1,0,0,0],
                        ["PAR",0,1,1,1,1,0,1,0],
                        ["AER",0,0,1,1,0,1,1,0],
                        ["SHE",0,0,0,1,0,0,1,0]])

Я хочу создать штабелированную гистограмму, чтобы каждый стек соответствовал App в то время как ось Y будет содержать количество 1 значения и ось X будут Feature.

он должен быть похож на эту гистограмму с той лишь разницей, что теперь я хочу видеть бары стека и легенду с цветами:

df_c = df.iloc[:, 1:].eq(1).sum().rename_axis('Feature').reset_index(name='Cou‌​nt')
df_c = df_c.sort_values('Count')

plt.figure(figsize=(12,8))
ax = sns.barplot(x="Feature", y="Count", data=df_c, palette=sns.color_palette("GnBu", 10))
plt.xticks(rotation='vertical')
ax.grid(b=True, which='major', color='#d3d3d3', linewidth=1.0)
ax.grid(b=True, which='minor', color='#d3d3d3', linewidth=0.5)
plt.show()
6
matplotlib pandas python seaborn

1 ответов

вы можете использовать сюжет панды, как @Bharath предлагают:

import seaborn as sns
sns.set()
df.set_index('App').T.plot(kind='bar', stacked=True)

выход:

enter image description here

обновление:

из библиотек matplotlib.импорт цветов ListedColormap пеленгатор.set_index ('App')\ .reindex_axis(df.set_index ('App').сумма.)(sort_values().индекс, оси=1)\ .Участок т.(бар роде='' наборный=истина, colormap=ListedColormap (sns.color_palette ("GnBu", 10)), figsize=(12,6))

Обновление Панды 0.21.0+ reindex_axis устарел, используйте reindex

from matplotlib.colors import ListedColormap
    df.set_index('App')\
      .reindex(df.set_index('App').sum().sort_values().index, axis=1)\
      .T.plot(kind='bar', stacked=True,
              colormap=ListedColormap(sns.color_palette("GnBu", 10)), 
              figsize=(12,6))

выход:

enter image description here

17