(ax0, ax1), = pd.cut(df['Age'], range(0, 101, 5), right=False).groupby(df['Sex']).value_counts().unstack(0).plot.barh(subplots=True, layout=(1, 2), sharex=False)
ax0.invert_xaxis()
ax1.set_yticklabels([])
df ['Age']
contient l'âge et df ['Sex']
contient le sexe.
La chaîne de méthodes sur la première ligne est décomposée comme suit.
((ax0, ax1), = # [[Axes, Axes]]comme(1, 2)Sera retourné, alors déballez et recevez
pd.cut(titanic['Age'], range(0, 101, 5), right=False) #Faites-en un groupe d'âge tous les 5 ans
.groupby(titanic['Sex']) #Regroupement par sexe
.value_counts() #Compte par sexe / groupe d'âge
.unstack(0) #Faites une ligne de groupe d'âge x sexe
.plot.barh(subplots=True, layout=(1, 2), sharex=False)) #Dessinez des graphiques à barres horizontales côte à côte par sexe
Le graphique de gauche est retourné horizontalement sur la deuxième ligne.
ax0.invert_xaxis() #Retourner horizontalement
La troisième ligne efface l'échelle de l'axe Y dans le graphique de droite.
ax1.set_yticklabels([]) #Désactivez l'échelle de l'axe Y
C'était impossible avec une seule ligne.
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