如何按升序对条形图中的条进行排序? [英] How to sort bars in a bar plot in ascending order?
本文介绍了如何按升序对条形图中的条进行排序?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我使用matplotlib.pyplot和seaborn库创建了一个条形图.如何根据Speed
以递增顺序对条形进行排序?我想看到速度最低的条在左侧,速度最高的条在右侧.
I created a bar plot using matplotlib.pyplot and seaborn libraries. How can I sort bars in increasing order according to Speed
? I want to see the bars with the lowest speed on the left and the highest speed on the right.
df =
Id Speed
1 30
1 35
1 31
2 20
2 25
3 80
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
result = df.groupby(["Id"])['Speed'].aggregate(np.median).reset_index()
norm = plt.Normalize(df["Speed"].values.min(), df["Speed"].values.max())
colors = plt.cm.Reds(norm(df["Speed"]))
plt.figure(figsize=(12,8))
sns.barplot(x="Id", y="Speed", data=gr_vel_1, palette=colors)
plt.ylabel('Speed', fontsize=12)
plt.xlabel('Id', fontsize=12)
plt.xticks(rotation='vertical')
plt.show()
推荐答案
df.groupby(['Id']).median().sort_values("Speed").plot.bar()
或者在汇总它们后尝试对sort_values("Speed")进行排序.
Or just try to sort_values("Speed") after you aggregate them.
所以您需要这样做:
result = a.groupby(["Id"])['Speed'].aggregate(np.median).reset_index().sort_values('Speed')
并在sns.barplot中添加顺序:
and in sns.barplot add order:
sns.barplot(x='Id', y="Speed", data=a, palette=colors, order=result['Id'])
这篇关于如何按升序对条形图中的条进行排序?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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