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.
Python3
# 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 .
Python3
# 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 .
Python3
# make barplot sns.barplot(x='State', y="Growth", data=df)
Producción:
Paso 4: ordenemos la columna Dataframe (columna de crecimiento) con DataFrame.sort_values().
Python3
# sort dataframe df.sort_values('Growth')
Producción:
Podemos hacer esta misma técnica en un gráfico de barras .
Python3
# 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.
Python3
# 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
Python3
# 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
Python3
# 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:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por kumar_satyam y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA