sns.countplot() 畫條形圖

sns.countplot() 用於類別特征的頻數條形圖，可以畫類別特征和y值（y值特征也是類比的話）的條形圖

sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)

參數說明：

x： x軸上的條形圖，以x標簽划分統計個數

y：y軸上的條形圖，以y標簽划分統計個數

hue：在x或y標簽划分的同時，再以hue標簽划分統計個數

data：df或array或array列表，用於繪圖的數據集，x或y缺失時，data參數為數據集，同時x或y不可缺少，必須要有其中一個

order, hue_order：分別是對x或y的字段排序，hue的字段排序。排序的方式為列表

orient：強制定向，v:豎直方向；h:水平方向

palette：使用不同的調色板

ax：畫子圖的時候

例子

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


titanic=pd.read_csv('F://python//titanic_data.csv')
titanic.columns

#x軸上的條形圖
sns.countplot(x='Pclass',data=titanic)


#或者直接使用df[col]
sns.countplot(x=titanic['Pclass'])

 

#y軸上的條形圖
sns.countplot(y='Pclass',data=titanic)


#或者直接使用df[col]
sns.countplot(y=titanic['Pclass'])

 

#hue
sns.countplot(x='Pclass',hue='Survived',data=titanic)

#或者直接使用df[col]
sns.countplot(x=titanic['Pclass'],hue=titanic['Survived'])

 

#order,hue_order
sns.countplot(x='Pclass',hue='Survived',data=titanic,order=[3,2,1],hue_order=[1,0])

 

#調色板
sns.countplot(x='Pclass',data=titanic,palette="Set3")

 

#ax指定子圖
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='Pclass', data=titanic, ax=ax[0])
sns.countplot(y='Pclass', data=titanic, ax=ax[1])