Pythonの別のカテゴリ変数と比較してカテゴリ変数をプロット

Question

カテゴリ変数をプロットする最も良い方法は、Pythonの別のカテゴリ変数です。 「男性」と「女性」があり、反対側に「支払った」と「未払い」があるとします。意味のある、理解しやすいフィギュアを、Pythonでプロットして、男性と女性についての情報と、彼らがローンを支払ったかどうかを記述することができます。

Answer 1

積み重ね棒グラフのこのタイプを使用することができる。

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上記積み重ね棒グラフのコード：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

raw_data = {'genders': ['Male', 'Female'], 
     'Paid': [40, 60], 
     'Unpaid': [60, 40]} 

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['genders', 'Paid', 'Unpaid']) 


# Create the general blog and the "subplots" i.e. the bars 

f, ax1 = plt.subplots(1, figsize=(12,8)) 

# Set the bar width 
bar_width = 0.75 

# positions of the left bar-boundaries 
bar_l = [i+1 for i in range(len(df['Paid']))] 

# positions of the x-axis ticks (center of the bars as bar labels) 
tick_pos = [i+(bar_width/2) for i in bar_l] 

# Create a bar plot, in position bar_1 
ax1.bar(bar_l, 
     # using the pre_score data 
     df['Paid'], 
     # set the width 
     width=bar_width, 
     # with the label pre score 
     label='Paid', 
     # with alpha 0.5 
     alpha=0.5, 
     # with color 
     color='#F4561D') 

# Create a bar plot, in position bar_1 
ax1.bar(bar_l, 
     # using the mid_score data 
     df['Unpaid'], 
     # set the width 
     width=bar_width, 
     # with pre_score on the bottom 
     bottom=df['Paid'], 
     # with the label mid score 
     label='Unpaid', 
     # with alpha 0.5 
     alpha=0.5, 
     # with color 
     color='#F1911E') 


# set the x ticks with names 
plt.xticks(tick_pos, df['genders']) 

# Set the label and legends 
ax1.set_ylabel("Proportion") 
ax1.set_xlabel("Genders") 
plt.legend(loc='upper left') 

# Set a buffer around the edge 
plt.xlim([min(tick_pos)-bar_width, max(tick_pos)+bar_width])