• 1、条形图 import seaborn as sb #data指pd的dataframe，x指的坐标，也可以设置为y sb.countplot(data = df, x = 'cat_var') #返回一个 RGB 元组列表，每个元组由三个数字组成，分别对应红绿蓝通道值，这三个值确定...
1、条形图
import seaborn as sb
#data指pd的dataframe，x指的坐标，也可以设置为y
sb.countplot(data = df, x = 'cat_var')
#返回一个 RGB 元组列表，每个元组由三个数字组成，分别对应红绿蓝通道值，这三个值确定一个颜色
sb.color_palette()
#选择第一个
base_color = sb.color_palette()
#指定颜色
sb.countplot(data = df, x = 'cat_var', color = base_color)
#返回降序列表
df['cat_var'].value_counts()
#得到index列表
cat_order = df['cat_var'].value_counts().index
#指定顺序
sb.countplot(data = df, x = 'cat_var', color = base_color, order = cat_order)
#x轴的每一个类别竖向显示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.xticks[rotation=90]

在指定条形图每一个条形的排序顺序时，如果是无序分类变量，可以按照高低大小排序，对于有序分类变量，可以按照如下方式
# 本方法要求 pandas 0.21 或更高版本
level_order = ['Alpha', 'Beta', 'Gamma', 'Delta']
ordered_cat = pd.api.types.CategoricalDtype(ordered = True, categories = level_order)
df['cat_var'] = df['cat_var'].astype(ordered_cat)

## 如果你的 pandas 为 0.20.3 或更低版本，请使用这种方法：
# df['cat_var'] = df['cat_var'].astype('category', ordered = True,
#                                      categories = level_order)

base_color = sb.color_palette()
sb.countplot(data = df, x = 'cat_var', color = base_color)

2、条形图相对值
#返回形状，即几行几列的数组shape=rows,shape=columns
dataframe.shape()
#计算最大值站全部的比重
n_points = df.shape
max_count = df['cat_var'].value_counts().max()
max_prop = max_count / n_points
#返回等差列表
tick_props = np.arange(0, max_prop, 0.05)
#转换成%
tick_names = ['{:0.2f}'.format(v) for v in tick_props]
#修改对应轴的值
plt.yticks(tick_props * n_points, tick_names)
#修改对应轴的名称
plt.ylabel('proportion')
#给每一列标注值是多少，并为每个长条添加一个文本元素
for i in range(type_counts.shape):
count=type_counts[i]
pct='{:0.1f}'.format(100*count/n_pokemon)
plt.text(count+1,i,pct,va='center')



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python 条形图 饼图One of the more popular data visualizations right now is the animated bar chart, in which the bars look like they are racing each other. To create your own bar chart race is surprisingly easy and does not take long to create.现在，更流行的数据可视化之一是动画条形图，其中的条形看起来像彼此竞赛。 创建自己的条形图竞赛非常容易，而且创建时间并不长。
You will need to install two libraries if you do not already have them. I use homebrew and it makes libraries very easy to install. If you do not already have homebrew, I recommend you install that before continuing. In your terminal, you need to use the code: brew install ffmpeg. This is the software that will encode your data to be used in the animation. 如果您还没有两个库，则需要安装它们。 我使用自制软件，这使得库的安装非常容易。 如果您还没有自制软件，建议您在继续之前进行安装。 在终端中，您需要使用以下代码：brew install ffmpeg。 这是将对要在动画中使用的数据进行编码的软件。
First import all necessary libraries. 首先导入所有必需的库。 Next pip install bar_chart_race. I did this right in my jupyter notebook, but you could also do this in your terminal. 接下来的pip安装bar_chart_race。 我在jupyter笔记本中做到了这一点，但是您也可以在终端中做到这一点。 In your notebook, import bar_chart_race as bcr 在您的笔记本中，将bar_chart_race导入为bcr bcr has a few examples linked to their github. In this article, I’ll display the Covid-19 deaths. bcr有一些链接到其github的示例。 在本文中，我将展示Covid-19的死亡事件。 The Final product gives us a bar chart race showing the date, number of Covid-19 deaths, and how rapidly each country increases their numbers. 最终产品为我们提供了一个条形图竞赛，显示了日期，Covid-19死亡人数以及每个国家增加其人数的速度。 You can use your own data from a csv file or excel sheet as long as it has enough information. 只要具有足够的信息，就可以使用csv文件或excel工作表中的数据。
翻译自: https://medium.com/swlh/how-to-create-a-bar-chart-race-python-763856b32181python 条形图 饼图
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