Grouped Barplots in Python with Seaborn

 Barcharts: гистограммы хорошо использовать, когда у вас есть две переменные, одна из которых числовая, а другая может быть категориальной переменной. бар-плот может показать отношения между ними.

Сгруппированная гистограмма: Сгруппированная гистограмма полезна, когда у вас есть несколько категориальных переменных. Библиотека построения графиков Python Seaborn позволяет легко формировать сгруппированные гистограммы.

Groupby: функция Pandas dataframe.groupby() используется для разделения данных на группы на основе некоторых критериев. Объекты Pandas можно разделить по любой из их осей. Абстрактное определение группировки состоит в том, чтобы обеспечить сопоставление меток с именами групп.

(.env) boris@boris-All-Series:~/GROUPBY$ cat groupBySea.py

import seaborn as sb

import matplotlib.pyplot as plt

 # load dataset

df = sb.load_dataset('tips')

print(df)

print(df.info())

 # perform groupby

df = df.groupby(['size', 'day']).agg(mean_total_bill=("total_bill", 'mean'))

df = df.reset_index()

 # plot barplot

sb.barplot(x="size",

           y="mean_total_bill",

           hue="day",

           data=df)

plt.show()

(.env) boris@boris-All-Series:~/GROUPBY$ cat groupBySea1.py

import seaborn as sb

import matplotlib.pyplot as plt

# load dataset

df = sb.load_dataset('anagrams')

print(df)

print(df.info())

# perform groupby

df = df.groupby(['num1', 'attnr']).agg(mean_num3=("num3", 'mean'))

df = df.reset_index()

# plot barplot

sb.barplot(x="num1",

           y="mean_num3",

           hue="attnr",

           data=df)

plt.show()