绘制熊猫中一组对象中每组的大小
pandasdata frame . group by()函数是库中最有用的函数之一，它根据列/条件将数据分成组，然后应用一些操作，例如 size()，计算每个组中的条目/行数。groupby()也可以应用于系列。
语法: DataFrame.groupby(by=None，axis=0，level=None，as_index=True，sort=True，group_keys=True，crush = False，kwargs) 参数: by : 映射、函数、str 或可迭代 axis : int，缺省值 0 level : 如果 axis multi index(分层)，则按特定级别或仅与数据帧输入相关。as_index=False 实际上是“SQL 风格”的分组输出 排序:排序组键。关闭此功能可以获得更好的性能。请注意，这不会影响各组内的观察顺序。groupby 保留每个组中的行顺序。 group_keys : 调用 apply 时，将组合键添加到索引中以识别片段 挤压:如果可能，减少返回类型的维数，否则返回一致类型 返回:** GroupBy 对象
在下面的例子中，我们将使用两个库海鸟和熊猫，其中海鸟用于绘图，熊猫用于读取数据。我们将使用 seaborn 的 load_dataset()方法来加载企鹅. csv 数据集。
Python 3
# import the module
import seaborn as sns
dataset = sns.load_dataset('penguins')
# displaying the data
print(dataset.head())
输出:
数据集的前五行
使用 info() 方法获得更多关于数据集的信息
Python 3
# display the number of columns and their data types
dataset.info()
输出:
关于数据集的信息
我们将根据【T2 岛】使用 groupby() 方法对数据进行分组并绘制。
使用熊猫绘图:
Python 3
# apply groupby on the island column
# plotting
dataset.groupby(['island']).size().plot(kind = "bar")
使用熊猫绘制 groupby()大小的图
使用海鸟绘图
Python 3
# use the groupby() function to group island column
# and apply size() function
# size() is equivalent to counting the distinct rows
result = dataset.groupby(['island']).size()
# plot the result
sns.barplot(x = result.index, y = result.values)
使用 海底 绘制尺寸图
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