Seaborn – Ordenar barras en Barplot

Requisito previo: Seaborn , Barplot

En este artículo, vamos a ver cómo ordenar la barra en un gráfico de barras usando Seaborn en python.

Seaborn es una increíble biblioteca de visualización para el trazado de gráficos estadísticos en Python. Proporciona hermosos estilos predeterminados y paletas de colores para hacer que los gráficos estadísticos sean más atractivos. Está construido en la parte superior de la biblioteca matplotlib y también está estrechamente integrado a las estructuras de datos de pandas .

Acercarse:

• Módulo de importación.
• Crear un marco de datos.
• Cree un gráfico de barras .
• Ordene la columna Dataframe con DataFrame.sort_values() .
• Muestre el marco de datos de clasificación en el diagrama de barras .

Entonces, implementemos para ordenar la barra en el gráfico de barras usando seaborn con pasos basados ​​​​en el enfoque anterior.

Paso 1: Importar paquetes requeridos.

# Import module
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

 
Paso 2: cree un marco de datos para crear un diagrama de barras . 

# Initialize data
State = ["Rajasthan", "Bihar", "Madhya Pradesh",
         "Gujarat", "Maharashtra"]
growth = [342239, 94163, 308245, 196024, 307713]
 
# Create a pandas dataframe
df = pd.DataFrame({"State": State,
                   "Growth": growth})
 
# Display Dataframe
df

Producción:

Paso 3: crea un gráfico de barras con este marco de datos .

# make barplot
sns.barplot(x='State', y="Growth", data=df)

Producción:

Paso 4: ordenemos la columna Dataframe (columna de crecimiento) con DataFrame.sort_values().

# sort dataframe
df.sort_values('Growth')

Producción: 

Podemos hacer esta misma técnica en un gráfico de barras .

# make barplot and sort bars
sns.barplot(x='State',
            y="Growth", data=df,
            order=df.sort_values('Growth').State)

Producción:

Paso 5: Vamos a ordenar la barra con orden Descendente.

# make barplot and sort bars
sns.barplot(x='State',
            y="Growth", data=df,
            order=df.sort_values('Growth',ascending = False).State)

Producción:

Nota: El valor predeterminado de ascendente siempre es Verdadero, si cambiamos este parámetro con Falso, significa que se organiza en orden descendente.

A continuación se muestran los ejemplos completos:

Ejemplo 1

# import module
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
 
# Initialize data
State = ["Rajasthan", "Bihar", "Madhya Pradesh",
         "Gujarat", "Maharashtra"]
growth = [342239, 94163, 308245, 196024, 307713]
 
 
# Create a pandas dataframe
df = pd.DataFrame({"State": State,
                   "Growth": growth})
 
 
# sort dataframe
df.sort_values('Growth')
 
 
# make barplot and sort bars
sns.barplot(x='State',
            y="Growth", data=df,
            order=df.sort_values('Growth').State)

Producción:

Ejemplo 2

# import module
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
 
# Initialize data
State = ["Rajasthan", "Bihar", "Madhya Pradesh",
         "Gujarat", "Maharashtra"]
growth = [342239, 94163, 308245, 196024, 307713]
 
 
# Create a pandas dataframe
df = pd.DataFrame({"State": State,
                   "Growth": growth})
 
 
# sort dataframe
df.sort_values('Growth')
 
 
# make barplot and sort bars
sns.barplot(x='State',
            y="Growth", data=df,
            order=df.sort_values('Growth',ascending = False).State)

Producción: