使用seaborn的简单柱状图表示

您可以尝试以下操作:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

fig = df.mean().plot(kind='bar')
plt.margins(0.02)
plt.ylabel('Your y-label')
plt.xlabel('Your x-label')
fig.set_xticklabels(df.columns, rotation = 45, ha="right")
plt.show()

如果有人通过搜索找到这个,我找到的最简单的解决方案(我是OP)是使用 pandas.melt() 作用这会将所有列连接到单个列中,但会添加第二列,以保留与每个值相邻的列标题。此数据帧可以直接传递给seaborn。

df=pd。数据帧({'x':[0,1],'y':[2,3]})

sns。条形图(x=df.mean()。指数,y=df。平均值())

plt。show()

你可以用 sns.barplot -特别是对于 horizontal barplots 更适合这么多类别-如下所示:

import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'x': [0, 1], 'y': [2, 3]})
unstacked = df.unstack().to_frame()
sns.barplot(
    y=unstacked.index.get_level_values(0),
    x=unstacked[0]);