Matplotlib/Seaborn barplot - строки по оси x

Question

Возможно, я слишком привык к R's замечательным ggplot -idiom, когда вы делаете граненые диаграммы (он принимает числовые и строковые переменные без протеста), но идеальный способ вне ggplot, безусловно, ускользнул от меня для некоторых время, чтобы узнать мир matplotlib.

Я, как правило, украшаю множество гистограмм по нескольким размерам, и недавно нашел знаменитое здание библиотеки на морском дне на matplotlib, которое имеет легкий фасетный интерфейс.

Бар участки, как правило, требуют числового вектора (в отличие от категорического вектора строк) для переменного х - вот первых нескольких фиктивных данных и основной сюжета:

import pandas as pd 
import numpy as np 
import seaborn as sns 
N = 100 

## generate toy data 
ind = np.random.choice(['retail','construction','information'], N) 
cty = np.random.choice(['cooltown','mountain pines'], N) 
age = np.random.choice(['young','old'], N) 
jobs = np.random.randint(low=1,high=250,size=N) 

## prep data frame 
df_city = pd.DataFrame({'industry':ind,'city':cty,'jobs':jobs,'age':age}) 
df_city_grouped = df_city.groupby(['city','industry','age']).sum() 
df_city_grouped.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,figsize=(9, 6),title='Jobs by city, industry, age group') 

Что дает этот участок. Этот метод dataframe участка может использовать индексы для построения за кадром:

Теперь на Сиборн, который имеет приятный интерфейс огранки. Сначала я сплющиваю мультииндексы, поэтому вместо столбцов я использую столбцы (я думаю, это требуется для API).

df_city_grouped.reset_index(inplace=True) 
df_city_grouped.head() 

+----------+--------------+-------+------+ 
| city  | industry  | age | jobs | 
+----------+--------------+-------+------+ 
| cooltown | construction | old | 563 | 
+----------+--------------+-------+------+ 
| cooltown | construction | young | 1337 | 
+----------+--------------+-------+------+ 
| cooltown | information | old | 1234 | 
+----------+--------------+-------+------+ 
| cooltown | information | young | 1402 | 
+----------+--------------+-------+------+ 
| cooltown | retail  | old | 1035 | 
+----------+--------------+-------+------+ 

Призыв к этому дает мне ошибку TypeError: cannot concatenate 'str' and 'float' objects.

g = sns.FacetGrid(df_city_grouped, col="industry", row="city", margin_titles=True) 
g.map(plt.bar, "age","jobs", color="darkred", lw=0) 

Однако, я могу взломать его и превратить один из категориальных переменных обратно в номер:

mapping = { 
'young': 1, 
'middle':2, 
'old':3} 

df_city_grouped['age2']=df_city_grouped.age.map(mapping) 
g = sns.FacetGrid(df_city_grouped, col="industry", row="city", margin_titles=True) 
g.map(plt.bar, "age2","jobs", color="darkred", lw=0) 

что дает приблизительный результат (но с десятичными знаками на х). Итак, мой вопрос - это лучший способ справиться с категориальными осями в примере огранки? (Кстати отметить, что

f, (ax) = plt.subplots() 
sns.barplot(df_city_grouped.industry, df_city_grouped.jobs, ax=ax, ci=None) 

делает работу с категорическими этикетками. Вне фасетизации идиомы.)

Answer 1

Использование sns.factorplot с kind="bar". Смотрите docs для получения дополнительной информации, но вот пример с вашими данными:

sns.factorplot("age", "jobs", col="industry", row="city", data=df_city, 
       margin_titles=True, size=3, aspect=.8, palette=["darkred"])