pandas 类别比较

fnatzsnv  于 2022-12-02  发布在  其他
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我有以下 Dataframe :

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  714: 'Standard',
  715: 'Standard',
  716: 'Standard',
  717: 'Standard',
  718: 'Standard',
  719: 'Standard',
  720: 'Standard',
  721: 'Standard',
  722: 'Extra',
  723: 'Standard',
  724: 'Standard',
  725: 'Standard',
  726: 'Standard',
  727: 'Standard',
  728: 'Standard',
  729: 'Extra',
  730: 'Standard',
  731: 'Standard',
  732: 'Standard',
  733: 'Standard',
  734: 'Standard',
  735: 'Standard',
  736: 'Standard',
  737: 'Standard',
  738: 'Standard',
  739: 'Standard',
  740: 'Standard',
  741: 'Standard',
  742: 'Standard',
  743: 'Standard',
  744: 'Extra',
  745: 'Standard',
  746: 'Standard',
  747: 'Standard',
  748: 'Standard',
  749: 'Standard',
  750: 'Standard',
  751: 'Standard',
  752: 'Standard',
  753: 'Standard',
  754: 'Standard',
  755: 'Standard',
  756: 'Extra',
  757: 'Standard',
  758: 'Standard',
  759: 'Standard',
  760: 'Extra',
  761: 'Standard',
  762: 'Standard',
  763: 'Standard',
  764: 'Standard',
  765: 'Standard',
  766: 'Standard',
  767: 'Standard',
  768: 'Standard',
  769: 'Standard',
  770: 'Standard',
  771: 'Standard',
  772: 'Extra',
  773: 'Extra',
  774: 'Standard',
  775: 'Standard',
  776: 'Standard',
  777: 'Extra',
  778: 'Standard'}}

我试图尽可能简单地形象化ExtraStandard的总体优势(即:“Extra相对于Standard的边是多少?”)

df[['views_per_day', 'status']].groupby('status').quantile(0.85).plot.bar()
fzwojiic

fzwojiic1#

那么使用boxplot呢?(最终使用对数刻度):

import seaborn as sns
ax = sns.boxplot(data=df, x='status', y='views_per_day')
ax.set_yscale("log")

输出:

或者violinplot

ax = sns.violinplot(data=df, x='status', y='views_per_day')

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