这是我目前的代码，使用的是美国境内按发生次数划分的死亡原因数据集：
`top_cause_of_death_barplot=sns.catplot(data=death, x='cause_name',
y='deaths',kind='bar',ci=None,legend_out=False,height=10, aspect=1.5)
plt.xlabel('Causes of Death',fontsize=15)
top_cause_of_death_barplot.set_xticklabels(fontsize=10)
plt.ylabel('Number of Observed Deaths',fontsize=15)
plt.title('Top Ten Leading Causes of Death in the United States (1999-2017)',fontsize=20)`这将生成如下所示的图表：
我试图重新排列图表，使条形图按降序排列。我在代码中添加了一点，得到了这个：
`result = death.groupby(["cause_name"])
['deaths'].aggregate(np.median).reset_index().sort_values('cause_name')
top_cause_of_death_barplot=sns.catplot(data=death, x='cause_name',
y='deaths',kind='bar',ci=None,legend_out=False,height=10, aspect=1.5, order=result['cause_name'] )
plt.xlabel('Causes of Death',fontsize=15)
top_cause_of_death_barplot.set_xticklabels(fontsize=10)
plt.ylabel('Number of Observed Deaths',fontsize=15)
plt.title('Top Ten Leading Causes of Death in the United States (1999-2017)',fontsize=20)`虽然这段代码没有给予我任何错误，但它所做的似乎只是以不同的随机顺序重新排列条形图，如下所示：
为什么会发生这种情况？我做错了什么，是否有一些方法重新排列酒吧成升序或降序，我不知道？
2条答案
按热度按时间cotxawn71#
您必须将
x=的值传递给order=。在你的情况下，我会做：或者，如果您想删除“所有原因”栏：
kmpatx3s2#
您可以将
sns.catplot()的order参数设置为首选顺序。您可以使用df['col'].value_counts().index来获取此订单。您还没有提供数据的示例，因此请允许我提供一个易于复制的示例。