我在这方面遇到了困难。我有我的初始模型（'Unfiltered）的结果，我画成这样：

df = pd.DataFrame(
    {'class': ['foot', 'bike', 'bus', 'car', 'metro'],
     'Precision': [0.7, 0.66, 0.41, 0.61, 0.11],
     'Recall': [0.58, 0.35, 0.13, 0.89, 0.02],
     'F1-score': [0.64, 0.45, 0.2, 0.72, 0.04]}
)

groups = df.melt(id_vars=['class'], var_name=['Metric'])
sns.barplot(data=groups, x='class', y='value', hue='Metric')

为了产生这个漂亮的情节：

现在，我从改进的模型（filtered）中获得了第二个结果，因此我在df中添加了一列（status），以指示每个模型的结果，如下所示：

df2 = pd.DataFrame(
    {'class': ['foot','foot','bike','bike','bus','bus',
               'car','car','metro','metro'],
 'Precison': [0.7, 0.62, 0.66, 0.96, 0.41, 0.42, 0.61, 0.75, 0.11, 0.3],
 'Recall': [0.58, 0.93, 0.35, 0.4, 0.13, 0.1, 0.89, 0.86, 0.02, 0.01],
 'F1-score': [0.64, 0.74, 0.45, 0.56, 0.2, 0.17, 0.72, 0.8, 0.04, 0.01],
 'status': ['Unfiltered', 'Filtered', 'Unfiltered','Filtered','Unfiltered',
           'Filtered','Unfiltered','Filtered','Unfiltered','Filtered']}
)

df2.head()
    class  Precison  Recall  F1-score   status
0   foot    0.70      0.58    0.64     Unfiltered
1   foot    0.62      0.93    0.74     Filtered
2   bike    0.66      0.35    0.45     Unfiltered
3   bike    0.96      0.40    0.56     Filtered
4   bus     0.41      0.13    0.20     Unfiltered

我想把这个画出来，和上面的分组类似（即foot、bike、bus、car、metro）。但是，对于每个指标，我希望将两个值并排放置。以foot组为例，我将有两个条形Precision[Unfiltered, filtered]，然后对于Recall[Unfiltered, filtered]为2个柱，对于F1-score[Unfiltered, filtered]也为2个柱。
我的尝试：

group2 = df2.melt(id_vars=['class', 'status'], var_name=['Metric'])
sns.barplot(data=group2, x='class', y='value', hue='Metric')

完全不是我想要的。