pandasとmatplotlibを使用してカテゴリデータをプロットする

カテゴリデータを含むデータフレームがあります。

     colour  direction
1    red     up
2    blue    up
3    green   down
4    red     left
5    red     right
6    yellow  down
7    blue    down

カテゴリに基づいて円グラフやヒストグラムなどのグラフを生成したいと思います。ダミーの数値変数を作成せずに可能ですか？何かのようなもの

df.plot(kind='hist')

あなたは単にvalue_countsシリーズで使うことができます：

df['colour'].value_counts().plot(kind='bar')

mosaicstatsmodelsから便利なプロットが見つかるかもしれません。これにより、分散の統計的な強調表示も可能になります。

from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic
plt.rcParams['font.size'] = 16.0
mosaic(df, ['direction', 'colour']);

ただし、サイズが0のセルには注意してください。ラベルに問題が発生します。

詳細については、この回答を参照してください

このような ：

df.groupby('colour').size().plot(kind='bar')

countplotから使用することもできますseaborn。このパッケージはpandas、高レベルのプロットインターフェイスを作成するために構築されています。それはあなたに無料で良いスタイリングと正しい軸ラベルを与えます。

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()

df = pd.DataFrame({'colour': ['red', 'blue', 'green', 'red', 'red', 'yellow', 'blue'],
                   'direction': ['up', 'up', 'down', 'left', 'right', 'down', 'down']})
sns.countplot(df['colour'], color='gray')

また、少しのトリックでバーを正しい色に着色することもサポートしています

sns.countplot(df['colour'],
              palette={color: color for color in df['colour'].unique()})

同じプロットに棒グラフとして複数のカテゴリ特徴をプロットするには、次のことをお勧めします。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "colour": ["red", "blue", "green", "red", "red", "yellow", "blue"],
        "direction": ["up", "up", "down", "left", "right", "down", "down"],
    }
)

categorical_features = ["colour", "direction"]
fig, ax = plt.subplots(1, len(categorical_features))
for i, categorical_feature in enumerate(df[categorical_features]):
    df[categorical_feature].value_counts().plot("bar", ax=ax[i]).set_title(categorical_feature)
fig.show()

あなたは、単に使用することができるvalue_countsとsortするオプションセットFalse。これにより、カテゴリの順序が保持されます

df['colour'].value_counts(sort=False).plot.bar(rot=0)