我知道seaborn.countplot具有属性order可以设置来确定类别的顺序。但我想做的是让类别按降序排列。我知道我可以通过手动计算计数来完成此操作(在原始数据帧上使用groupby操作等)，但我想知道seaborn.countplot是否存在此功能>。令人惊讶的是，我在任何地方都找不到这个问题的答案。 最佳答案 此功能未内置于seaborn.countplot据我所知-order参数只接受类别的字符串列表，并将排序逻辑留给用户。这对value_counts()来说并不难。前提是您有一个DataFrame。例如，importp

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为了剧情sns.countplot(x="HostRamSize",data=df)我得到下图与x轴标签混合在一起，我该如何避免这种情况？我应该改变图表的大小来解决这个问题吗？ 最佳答案 有一个像这样的系列dsimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp;np.random.seed(136)l="1234567890123"categories=[l[i:i+5]+"-"+l[i+1:i+6]foriinrange(6)]

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是否可以在sns.countplot()中仅显示顶部/底部n组？以seaborn网站为例，sns.countplot(y="deck",hue="class",data=titanic,palette="Greens_d");是否有任何简单(或什至相对直接)的方法将此图限制为仅显示3个甲板(组)而不是显示所有7个，或者这是否可以通过sns.bargraph更好地完成>或者只是简单的matplotlib？ 最佳答案 importseabornassnstitanic=sns.load_dataset("titanic")sns.cou

我想知道是否可以创建Seaborn计数图，但不是在y轴上显示实际计数，而是显示其组内的相对频率(百分比)(由hue指定>参数)。我用以下方法解决了这个问题，但我无法想象这是最简单的方法:#Plotpercentageofoccupationperincomeclassgrouped=df.groupby(['income'],sort=False)occupation_counts=grouped['occupation'].value_counts(normalize=True,sort=False)occupation_data=[{'occupation':occupation,