Seaborn.countplot：按计数排序类别，也按类别？

Question

所以我了解如何对条形图进行排序（即这里）。但我找不到的是如何按子类别之一对条形图进行排序。

例如，给定以下数据框，我可以获得条形图。但是我想做的是将它从最大到最小排序，由Typeof Classic)。

import pandas as pd

test_df = pd.DataFrame([

['Jake',    38, 'MW',   'Classic'],

['John',    38,'NW',    'Classic'],

['Sam', 34, 'SE',   'Classic'],

['Sam', 22, 'E' ,'Classic'],

['Joe', 43, 'ESE2', 'Classic'],

['Joe', 34, 'MTN2', 'Classic'],

['Joe', 38, 'MTN2', 'Classic'],

['Scott',   38, 'ESE2', 'Classic'],

['Chris',   34, 'SSE1', 'Classic'],

['Joe', 43, 'S1',   'New'],

['Paul',    34, 'NE2',  'New'],

['Joe', 38, 'MC1',  'New'],

['Joe', 34, 'NE2',  'New'],

['Nick',    38, 'MC1',  'New'],

['Al',  38, 'SSE1', 'New'],

['Al',  34, 'ME',   'New'],

['Al',  34, 'MC1',  'New'],

['Joe', 43, 'S1',   'New']], columns = ['Name','Code_A','Code_B','Type'])

import seaborn as sns

sns.set(style="darkgrid")

palette ={"Classic":"#FF9999","New":"#99CC99"}

g = sns.countplot(y="Name",

                  palette=palette,

                  hue="Type",

                  data=test_df)

所以而不是：

'Joe' 将在上面，然后是 'Sam'，等等。

Answer 1

添加order参数。使用pandas.crosstab和sort_values来获得：import pandas as pdtest_df = pd.DataFrame([['Jake',    38, 'MW',   'Classic'],['John',    38,'NW',    'Classic'],['Sam', 34, 'SE',   'Classic'],['Sam', 22, 'E' ,'Classic'],['Joe', 43, 'ESE2', 'Classic'],['Joe', 34, 'MTN2', 'Classic'],['Joe', 38, 'MTN2', 'Classic'],['Scott',   38, 'ESE2', 'Classic'],['Chris',   34, 'SSE1', 'Classic'],['Joe', 43, 'S1',   'New'],['Paul',    34, 'NE2',  'New'],['Joe', 38, 'MC1',  'New'],['Joe', 34, 'NE2',  'New'],['Nick',    38, 'MC1',  'New'],['Al',  38, 'SSE1', 'New'],['Doug',    34, 'ME',   'New'],['Fred',    34, 'MC1',  'New'],['Joe', 43, 'S1',   'New']], columns = ['Name','Code_A','Code_B','Type'])import seaborn as snssns.set(style="darkgrid")palette ={"Classic":"#FF9999","New":"#99CC99"}order = pd.crosstab(test_df.Name, test_df.Type).sort_values('Classic', ascending=False).indexg = sns.countplot(y="Name",                  palette=palette,                  hue="Type",                  data=test_df,                  order=order                 )

Answer 2

import pandas as pdtest_df = pd.DataFrame([['Jake',    38, 'MW',   'Classic'],['John',    38,'NW',    'Classic'],['Sam', 34, 'SE',   'Classic'],['Sam', 22, 'E' ,'Classic'],['Joe', 43, 'ESE2', 'Classic'],['Joe', 34, 'MTN2', 'Classic'],['Joe', 38, 'MTN2', 'Classic'],['Scott',   38, 'ESE2', 'Classic'],['Chris',   34, 'SSE1', 'Classic'],['Joe', 43, 'S1',   'New'],['Paul',    34, 'NE2',  'New'],['Joe', 38, 'MC1',  'New'],['Joe', 34, 'NE2',  'New'],['Nick',    38, 'MC1',  'New'],['Al',  38, 'SSE1', 'New'],['Al',  34, 'ME',   'New'],['Al',  34, 'MC1',  'New'],['Joe', 43, 'S1',   'New']], columns = ['Name','Code_A','Code_B','Type'])import seaborn as snssns.set(style="darkgrid")palette ={"Classic":"#FF9999","New":"#99CC99"}sb.countplot(y = 'Name', hue='Type', data=test_df, order=test_df['Name'].value_counts().index)