Python熊猫2列关系

Question

第一科伦：武器

第二栏：Pepetrator_年龄

例如，y轴应该是案件数量x轴犯罪人的年龄

线是犯罪者使用的武器类型

您可以将其复制粘贴到jupyter以初始化数据集

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
data = pd.read_csv("hdb.csv", low_memory=False)
cols = data.columns
cols = cols.map(lambda x: x.replace(' ', '_'))
data.columns = cols
#clear the unnecessary data here
data = data.drop(['Agency_Code', 'Victim_Ethnicity', 'Agency_Name','Agency_Type', 'Perpetrator_Ethnicity', 'Victim_Count', 'Perpetrator_Count'], axis=1)
data = data[data.Perpetrator_Age != "0"]
data = data[data.Perpetrator_Age != ""]
data = data[data.Perpetrator_Age != " "]
data = data[data.Victim_Sex != "Unknown"]
data = data[data.Victim_Race != "Unknown"]
data = data[data.Perpetrator_Sex != "Unknown"]
data = data[data.Perpetrator_Race != "Unknown"]
data = data[data.Relationship != "Unknown"]
data = data[data.Weapon != "Unknown"]
data

此处的数据集：https://www.kaggle.com/jyzaguirre/us-homicide-reports

Answer 1

IIUC，这种数据分组可能更好地显示为分组条形图，例如在Seborn的Countfield中，而不是在线图中，因为您希望按特定列（武器）着色，但您希望显示x轴上的不同列（Perpetrator_Age）。例如，线图不会同时捕获这些聚合。

下面是一个显式的groupby，显示您正在引用的聚合

df_grouped = df.groupby(['Perpetrator_Age', 'Weapon']).count()

print(df_grouped)
                               Perpetrator_Race  Relationship
Perpetrator_Age Weapon                                       
15              Blunt Object                  1             1
27              Knife                         1             1
36              Rifle                         1             1
42              Strangulation                 2             2

现在，您要在x轴上显示第一个索引级别（罪犯年龄），必须使用第二个索引级别武器为绘制的数据着色。

这里有一些方法（不需要Groupby）

海本

• 使用countplot，它将生成计数条形图（对应于每个分组中的案例数或记录数），并允许您指定用于分组数据的列
• 由于您希望按武器列着色，countplot允许参数hue，您可以在其中指定该属性
• 附加链接
  • 自定义图例标题
  • 添加自定义y轴标签

  进口

  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  %matplotlib inline
  sns.set(style="whitegrid")
  

  代码

  ax = sns.countplot(x="Perpetrator_Age", hue="Weapon", data=df)
  handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
  ax.legend(handles=handles, labels=labels)
  ax.set_ylabel("Number of cases")
  

  

  牛郎星

  • 基于多系列折线图和分组条形图的留档示例
    • 附加链接
      • 更改条形宽度

      进口

      import altair as alt
      alt.renderers.enable('notebook')
      

      代码

      alt.Chart(df).mark_bar(size=15).encode(
          alt.Y('count(Weapon):Q', axis=alt.Axis(title='Number of cases')),
          alt.X('Perpetrator_Age:O', axis=alt.Axis(labelAngle=0)),
          color='Weapon:N'
      ).properties(
          width=250,
          height=250
      )