如何在python中创建按类别进行颜色编码的堆叠条形图

Question

我正在Kaggle上制作一个广受欢迎的泰坦尼克号数据集，我想制作一个条形图，显示幸存者和死者的性别数字。在x轴上，我想要性别（男/女）。我想把生还者和死者放在一起，并用彩色编码

这是我当前的代码，它为男性/幸存、男性/死亡、女性/幸存、女性/死亡的每个组合生成四个条：

import pandas as pd
import seaborn as sns  # for the data

df = sns.load_dataset('titanic').loc[:, ['sex', 'survived']]
df.groupby('sex').survived.value_counts().plot(kind='bar', color=['C0', 'C1'], stacked=True)

电流输出

Answer 1

对于这种精细的绘图，尤其是数据帧，我更喜欢使用plotly，因为输出更具交互性。我没有使用组操作，因为逻辑索引可以实现这一点

最后，由于堆叠直方图的性质，您只能表示死者，因为幸存者将是左侧区域。如果你想用不同的颜色来表达它们，请随时发表评论

希望它能解决你的问题

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('titanic').loc[:, ['sex', 'survived']]
male_df = df[df['sex'] == 'male']
female_df = df[df['sex'] == 'female']

fig = go.Figure(go.Histogram(
    x=df['sex'], bingroup=1, name='total number of male/female'
))
fig.add_trace(go.Histogram(
    x=male_df[male_df['survived'] == 0]['sex'], bingroup=1, name='number of deceased male'
))
fig.add_trace(go.Histogram(
    x=female_df[female_df['survived'] == 0]['sex'], bingroup=1, name='number of deceased female'
))
fig.update_layout(
    title='Passengers by survivality and gender',
    barmode='overlay',
    bargap=0.1
)
fig.show()