我想知道是否可以创建 Seaborn 计数图，但不是显示 y 轴上的实际计数，而是显示其组内的相对频率（百分比）（如指定的那样）hue范围）。

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：

# Plot percentage of occupation per income class
grouped = df.groupby(['income'], sort=False)
occupation_counts = grouped['occupation'].value_counts(normalize=True, sort=False)

occupation_data = [
    {'occupation': occupation, 'income': income, 'percentage': percentage*100} for 
    (income, occupation), percentage in dict(occupation_counts).items()
]

df_occupation = pd.DataFrame(occupation_data)

p = sns.barplot(x="occupation", y="percentage", hue="income", data=df_occupation)
_ = plt.setp(p.get_xticklabels(), rotation=90)  # Rotate labels

Result:

我正在使用众所周知的成人数据集UCI 机器学习存储库 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult。 pandas 数据框是这样创建的：

# Read the adult dataset
df = pd.read_csv(
    "data/adult.data",
    engine='c',
    lineterminator='\n',

    names=['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education_num',
           'marital_status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex',
           'capital_gain', 'capital_loss', 'hours_per_week',
           'native_country', 'income'],
    header=None,
    skipinitialspace=True,
    na_values="?"
)

这个问题 https://stackoverflow.com/questions/33179122/seaborn-countplot-with-frequencies有点相关，但没有利用hue范围。就我而言，我不能只更改 y 轴上的标签，因为条形的高度必须取决于组。

使用较新版本的seaborn，您可以执行以下操作：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)

df = sns.load_dataset('titanic')
df.head()

x,y = 'class', 'survived'

(df
.groupby(x)[y]
.value_counts(normalize=True)
.mul(100)
.rename('percent')
.reset_index()
.pipe((sns.catplot,'data'), x=x,y='percent',hue=y,kind='bar'))

output

更新：还在条形图顶部显示百分比

如果您还想要百分比，您可以执行以下操作：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('titanic')
df.head()

x,y = 'class', 'survived'

df1 = df.groupby(x)[y].value_counts(normalize=True)
df1 = df1.mul(100)
df1 = df1.rename('percent').reset_index()

g = sns.catplot(x=x,y='percent',hue=y,kind='bar',data=df1)
g.ax.set_ylim(0,100)

for p in g.ax.patches:
    txt = str(p.get_height().round(2)) + '%'
    txt_x = p.get_x() 
    txt_y = p.get_height()
    g.ax.text(txt_x,txt_y,txt)