Matplotlib) Bar chart : countplot 차트 그리기

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

 

 

포켓몬데이터가 있다.

	id	species	generation_id	height	weight	base_ experience	type_1	type_2
0	1	bulbasaur	1	0.7	6.9	64	grass	poison
1	2	ivysaur	1	1.0	13.0	142	grass	poison
2	3	venusaur	1	2.0	100.0	236	grass	poison
3	4	charmander	1	0.6	8.5	62	fire	NaN
4	5	charmeleon	1	1.1	19.0	142	fire	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...
802	803	poipole	7	0.6	1.8	189	poison	NaN
803	804	naganadel	7	3.6	150.0	243	poison	dragon
804	805	stakataka	7	5.5	820.0	257	rock	steel
805	806	blacephalon	7	1.8	13.0	257	fire	ghost
806	807	zeraora	7	1.5	44.5	270	electric	NaN

 

 

df['generation_id'].value_counts()

generation_id
5    156
1    151
3    135
4    107
2    100
7     86
6     72
Name: count, dtype: int64

 

특정 컬럼이 카테고리컬 데이터일때, 각 value 별로 몇개씩 있는지를 차트로 한번에 나타내고 싶을때
seaborn의 countplot 함수 사용한다.

 

sb.countplot(data = df,x='generation_id')
plt.show()

 

sb.color_palette()

 

base_color= sb.color_palette()[1]   #주황색

 

sb.countplot(data = df,x='generation_id', color = base_color)
plt.show()

 

정렬하기 (오름차순)

 

base_order = df['generation_id'].value_counts().index

sb.countplot(data = df,x='generation_id', color = base_color, order= base_order)
plt.show()

 

 

 

 

정렬하기 (내림차순)

 

reverse_order = base_order[ : : -1]

sb.countplot(data = df,x='generation_id', color = base_color, order= reverse_order)
plt.show()

 

 

 

 

df['type_1'] 데이터로 그래프를 그려보도록 하자

 

 

sb.countplot(data = df,x='type_1', color = base_color)
plt.savefig('four.jpg')
plt.show()

 

 

 

 

정렬하고, xticks 각도 변경하기

 

base_order = df['type_1'].value_counts().index

sb.countplot(data=df, x='type_1', color=base_color, order=base_order)
plt.xticks(rotation=60)  # 기울기를 60도로 한다
plt.savefig('five.png')
plt.show()

 

 

 

 

x축을 y축으로 바꾸기

 

sb.countplot(data=df, y='type_1', color=base_color, order=base_order)
plt.show()